Ollama本地部署大模型_ollama 接口

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一、Ollama介绍

1. Ollama

Ollama 是一个开源框架，旨在为用户提供在本地运行大型语言模型的能力。
Ollama 支持多种主流模型的下载，也允许用户通过自定义导入的方式来使用自训练的模型。
Ollama 的优势在于其强大的功能和便捷的 API，能够为用户提供灵活的语言模型使用体验。

官网：https://ollama.com
支持的开源大模型：https://ollama.com/library

2. Open-webui

Open WebUI是一个可扩展的、功能丰富的、用户友好的WebUI。
支持各种LLM运行器，包括Ollama和与OpenAI兼容的APIs。

官网：https://github.com/open-webui/open-webui?tab=readme-ov-file

二、CPU运行Ollama

1. 启动

• ollama

docker run -d --restart=always -p 3001:11434 -v /home/ollama:/root/.ollama --name ai-ollama docker.nju.edu.cn/ollama/ollama:0.1.38
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• open-webui

docker run -d --restart=always -p 3002:8080 -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:3001/api \
-e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -v /home/open-webui-ollama:/app/backend/data \
--name open-webui-ollama ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:git-7a556b2-ollama
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2. 注册使用

• open-webui网址
  http://ip:3000

• 注册
  

• 修改语言
  右上角 Settings
  

3. 下载模型

例如：wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8

• 阿里通义千问
  https://ollama.com/library/qwen

4. 聊天对话

CPU：E5-2683 v4， 回答用时：110秒，CPU占用：49%

三、GPU运行Ollama

1. GPU安装

• 安装

sudo apt-get install -y cuda-drivers-535
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install nvidia-cuda-toolkit
sudo apt install -y nvidia-container-runtime
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• /etc/docker/daemon.json 添加内容

  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
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• 重启docker

systemctl daemon-reload && systemctl restart docker
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• 重启后验证

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi
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2. 启动

• ollama

docker run -d --restart=always -p 3001:11434 -v /home/ollama:/root/.ollama --gpus all --name ai-ollama docker.nju.edu.cn/ollama/ollama:0.1.38
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• open-webui

docker run -d --restart=always -p 3002:8080 -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:3001/api \
-e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -v /home/open-webui-ollama:/app/backend/data \
--gpus all --name ai-open-webui ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:git-7a556b2-ollama
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3. 聊天对话

注册使用流程同上。
GPU：NVIDIA 2080 Ti 22 GB， 回答用时：17秒，GPU占用：80%，显存使用：8.3GB

四、Ollama接口

1. 运行模型

• 需要8.3G显存

docker exec -it ai-ollama ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8:latest
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• 或 需要18G显存

docker exec -it ai-ollama ollama run qwen:32b
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2. 流式对话

http://ip:3001/api/chat

{
	"model": "qwen:32b",
	"messages": [
		{
			"role": "user",
			"content": "简要回答AI的学习路径"
		}
	]
}
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3. 单体对话

http://ip:3001/api/chat

{
	"model": "qwen:32b",
	"messages": [
		{
			"role": "user",
			"content": "简要回答AI的学习路径"
		}
	],
	"stream": false
}
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4. 带历史记录对话

http://ip:3001/api/chat

{
	"model": "qwen:32b",
	"messages": [
		{
			"role": "user",
			"content": "简要回答AI的学习路径"
		},
		{
			"role": "assistant",
			"content": "再概括一些"
		}
	],
	"stream": false
}
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