2000+多种开源大模型随意部署!一键搭建本地大模型,不挑环境、不挑配置(ollama 安装部署教程《Windows/Linux,Mac》)

news/2024/10/22 0:07:52

2000+多种开源大模型随意部署!一键搭建本地大模型,不挑环境、不挑配置(ollama 安装部署教程《Windows/Linux,Mac》)

一、Ollama介绍

2.1 基本介绍

Ollama是一个支持在WindowsLinuxMacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

主要特点包括:

  1. 跨平台支持WindowsLinuxMacOS系统。
  2. 提供了丰富的模型库,包括QwenLlama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。
  3. 支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。
  4. 允许用户通过编写modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperaturetop_p等,从而调节模型生成效果。
  5. 支持多GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU
  6. 强大的技术团队支持,很多模型开源不到24小时就能获得支持。

总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的AI应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。

2.2 官网

  • Ollama 下载:https://ollama.com/download
  • Ollama 官方主页:https://ollama.com
  • Ollama 官方 GitHub 源代码仓库:https://github.com/ollama/ollama/

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二、window 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Windows(Preview)

下载好以后一路install 安装即可。

安装完成之后,打开一个cmd命令窗口,输入“ollama”命令,如果显示ollama相关的信息就证明安装已经成功了!

三、Mac 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Mac

下载好后打开安装命令行

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四、 Linux 安装

在Linux系统上,可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装Ollama。下面分别介绍这两种安装方法。

4.1 脚本安装

Ollama提供了一键安装脚本,可以快速在Linux系统上安装Ollama。安装步骤如下:

  1. 打开终端,执行以下命令下载安装脚本:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    
  2. 等待安装完成。安装脚本会自动下载所需的组件,并完成Ollama的安装与配置。

  3. 安装完成后,可以通过以下命令启动Ollama:

    ollama serve
    

4.2 二进制安装

  1. 将 Ollama 的二进制文件下载到 PATH 中的目录:

    sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
    sudo chmod +x /usr/bin/ollama
    
  2. 将 Ollama 添加为自启动服务,首先,为 Ollama 创建用户:

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama
  1. 然后在该位置:/etc/systemd/system/ollama.service 创建服务文件

    [Unit]
    Description=Ollama Service
    After=network-online.target[Service]
    ExecStart=/usr/bin/ollama serve
    User=ollama
    Group=ollama
    Restart=always
    RestartSec=3[Install]
    WantedBy=default.target
    
  2. 设置开机自启动

    sudo systemctl daemon-reload
    sudo systemctl enable ollama
    
  3. 启动 Ollama,使用以下命令启动 Ollama:systemd

    sudo systemctl start ollama
    

4.3 安装特定版本

设置 OLLAMA_VERSION字段,,可以安装对应的版本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.3.13 sh

4.4 查看日志

查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志:

journalctl -e -u ollama

4.5 更新

通过shell 脚本更新 Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

或者下载 Ollama 二进制文件:

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

4.6 卸载

  • 删除 Ollama 服务:
sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
  • 从 bin 目录中删除 Ollama 二进制文件: /usr/local/bin ,/usr/bin ,/bin
sudo rm $(which ollama)
  • 删除下载的模型和 Ollama 服务用户和组:
sudo rm -r /usr/share/ollama
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama

三、命令参数

以下是 Ollama 使用常见的指令:

ollama serve         #启动ollama
ollama create        #从模型文件创建模型
ollama show          #显示模型信息
ollama run           #运行模型
ollama pull          #从注册表中拉取模型
ollama push          #将模型推送到注册表
ollama list          #列出模型
ollama cp            #复制模型
ollama rm            #删除模型
ollama help          #获取有关任何命令的帮助信息

四、设置自定义模型下载路径

默认情况下,ollama模型的存储目录如下:

  • macOS: ~/.ollama/models
  • Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models
  • Windows: C:\Users\<username>\.ollama\models

4.1 Windows 更改 Ollama 模型存放位置

在Windows系统中,若要更改Ollama模型的存放位置,可以按照以下步骤操作:

  1. 打开环境变量编辑界面。可以通过以下方式:
    • 右键点击“此电脑”或“我的电脑”,选择“属性”。
    • 在系统窗口中选择“高级系统设置”。
    • 在系统属性窗口中点击“环境变量”按钮。
  2. 在环境变量窗口中,点击“新建”创建一个新的系统变量或用户变量。
    • 变量名:OLLAMA_MODELS
    • 变量值:输入你希望设置的新模型存放路径,例如:D:\Ollama\Models
  3. 点击“确定”保存设置。
  4. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。

4.2 Linux/Mac 更改 Ollama 模型存放位置

在Linux或Mac系统中,更改Ollama模型存放位置的步骤如下:

  1. 打开终端。

  2. 创建一个新的目录作为模型存放位置,例如:

    mkdir -p /path/to/your/new/ollama/models
    
  3. 设置环境变量。在Linux系统中,可以通过编辑~/.bashrc~/.bash_profile文件(对于bash shell)或~/.zshrc文件(对于zsh shell)。在Mac系统中,可以通过编辑~/.bash_profile~/.zshrc文件。使用以下命令编辑文件:

    nano ~/.bashrc  # 或者使用其他的文本编辑器,如vim
    
  4. 在文件末尾添加以下行来设置OLLAMA_MODELS环境变量:

    export OLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models"
    
  5. 保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器,可以按Ctrl + X,然后按Y确认保存,最后按Enter键。

  6. 使环境变量生效。在终端中运行以下命令:

    source ~/.bashrc  # 或者source ~/.bash_profile,取决于你编辑的文件
    
  7. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。

五、导入 huggingface 模型

Ollama 从最新版0.3.13开始支持从 Huggingface Hub 上直接拉取各种模型,包括社区创建的 GGUF 量化模型。用户可以通过简单的命令行指令快速运行这些模型。

可以使用如下命令:

ollama run hf.co/{username}/{repository}

请注意,您可以使用 hf.cohuggingface.co 作为域名。

cover

要选择不同的量化方案,只需在命令中添加一个标签:

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}

guide.png
例如:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0

量化名称不区分大小写,因此以下命令同样有效:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:iq3_m

您还可以直接使用完整的文件名作为标签:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Llama-3.2-3B-Instruct-IQ3_M.gguf

参考链接

  • https://techdiylife.github.io/blog/blog.html?category1=c02&blogid=0037#ollama应用全面解析20个问题精通ollama

  • https://techdiylife.github.io/blog/blog.html?category1=c02&blogid=0037#16-linux系统中以服务模式运行ollama如何查看运行日志

  • https://mn.cyou/archives/ollama

  • https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/#/

  • https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs

  • https://huggingface.co/docs/hub/en/ollama

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