Ollama+qwen2实现开源大模型本地化部署_ollama qwen2

本文将介绍如何使用ollama+qwen2实现对开源大模型的本地化部署，让每个有技术能力的企业都可以“套壳”大模型，在各自的专业领域内“遥遥领先“。在本案例中我将使用两个开源的软件：

• ollama：是一个轻量级可扩展的框架，它可以轻易地帮你管理本地的众多开源大模型，并支持众多的开源大模型，包括llama 3 、qwen2、gemma、codegemma、Mistral等，并允许用户自定义和创建自己的模型。
• open-webui：是一个开源的Web界面，用于同各种大语言模型进行交互，并可以同ollama所管理的大语言模型进行快速集成。它提供了一个用户界面，允许用户输入prompt指令，并获得所选择模型生成的响应，由于本地化部署，其返回的结果和人工反馈又可以做为人工标注的数据，对开源大模型进行微调和强化学习用的训练数据。

本文主要介绍如下内容：

• 安装ollama
• 选择并安装大模型
• 安装Open-WebUI
• 测试大语言模型效果

安装Ollama

首先，打开Ollama的官方网站（https://ollama.com/download），如下图所示，选择自己操作系统版本即可：

下载完成之后，双击安装，安装完成之后会在Mac上看到如下的图标，代表安装完成：

选择并安装大模型

在Ollama的官方网站有一个Models菜单，如下图所示：

点击即可看到Ollama所支持的所有大模型列表，这里的下拉列表有很多，大家可以自行研究：

在本例的部署中，我选择了两个7B左右参数的大模型：

• llama3: 8B，Ollama官网的大模型
• qwen2:7b，通义千问大模型

我所使用的电脑为13寸MacBook Pro，配置如下图所示：

在此配置下，经亲测，两个8B参数的大模型在不进行微调和强化学习的情况下，都运行流畅。如果想试验更好的模型，可以选择13b或70b的版本，当然占用的内存和GPU资源也会更高，13b最少内存要求为16G，大家可去测试下。

我们以qwen2为例，来介绍其部署指令，从上图点击“qwen2“进入该大模型的详细介绍页面，如下图所示：

点击红圈的按钮，即可复制指令，直接在命令提示符下运行即可，如下图所示，即会开始下载大模型并自动化完成部署：

安装完成之后，会马上有一个基于命令行的交互界面，可以输入prompt指令，并获得返回结果，如下图所示：

安装成功！！！

【安装llama3大模型，用同样的方法即可下载，这里不再描述】

 

安装Open-WebUI

安装Open- WebUI之前请先安装Docker，如果不了解Docker的请自行上网查询，本文将不再缀述Docker的安装和部署。

安装完Docker之后，我们将继续安装Open-WebUI，进入Open-WebUI的官网（https://docs.openwebui.com/getting-started/），开始安装，如下图所示：

如果将Ollama和OpenWebUI要部署在同一台主机上，请选择红框中的指令，如果是不同的主机请选择红框下方的内容：

• 同一主机部署

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

• 不同主机部署：这里要指明OLLAMA_BASE_URL参数，根据实际情况进行调整即可
   

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 安装完成之后运行http://localhost:3000，即可进入如下界面，首次运行需要注册：

安装成功.......

测试大语言模型效果

注意：大模型第一次运行响应比较慢，后面就会快些，当然也取决于硬件配置或是否用GPU。

1、测试llama3

2、测试qwen2

效果总结：

在对7B左右参数的大型模型进行测试后，我们发现它已经具备了识别人类指令并进行推理的基本能力。但是，由于模型规模和联网能力的限制，其回答问题的内容可能会出错。我相信经过模型微调等优化，一定能够获得更好的效果。

现在它就像是一个小学生毕业生，剩下的就是接受更专业领域的教育，以便能够在某个专业领域工作。