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本地部署属于自己的大语言模型和图文识别模型

本地部署属于自己的大语言模型和图文识别模型
1安装docker

docker官网

安装docker-desktop(自行百度即可)

2.docker 配置:setting->Docker Engine

  1. {
  2. "builder": {
  3. "gc": {
  4. "defaultKeepStorage": "20GB",
  5. "enabled": true
  6. }
  7. },
  8. "debug": false,
  9. "experimental": false,
  10. "features": {
  11. "buildkit": true
  12. },
  13. "insecure-registries": [],
  14. "registry-mirrors": [
  15. "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/"
  16. ]
  17. }
3.安装oolama

*打开cmd拉取Ollama镜像命令 : docker pull ollama/ollama:latest

4.新建容器:

新建容器,端口设置11434与之后的chatbot-ollama保持一致

打开内置命令行输入ollama run llama2-chinese
自动拉取Llama 2-chinese模型

5.安装chatbot或open-webui实现网页化
5.1安装chatbot-oolama

打开cmd 下载镜像
docker run -p 3000:3000 ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama:main

浏览器输入本地地址

5.2安装open-webui
open-webui github地址:GitHub - open-webui/open-webui:用于 LLM 的用户友好型 WebUI(以前称为 Ollama WebUI)
拉取镜像并创建容器:

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

success后进入网址: http://localhost:3000/
第一次进入提示注册,输入邮箱及密码出现如下界面即为成功

5.添加图片识别模型llava

在ollama容器内输入ollama run llava命令,即可自动拉取模型

可以自行切换模型

llava可以识别图像

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