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使用Ollama本地部署 Llama3大模型!最简单的方法,无需GPU也能使用_10分钟本地部署ollam

10分钟本地部署ollam

前言

开源大模型领域当前最强的无疑是 LLaMA 3!Meta 这次不仅免费公布了两个性能强悍的大模型(8B 和 70B),还计划发布一个可以与 GPT-4 对打的 400B 模型。今天,我们将介绍一种简单易懂的本地部署方法,非常适合新手!

一、安装Ollama客户端

首先我们需要安装ollama客户端程序,下载地址:【点击跳转】
在这里插入图片描述

进入界面点击下载,不同的操作系统选择不同的版本
下载成功后,直接点击安装
安装成功后可以在控制台直接运行:

ollama --help

Large language model runner

Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
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二、安装webUI

LLaMA 的一个开源的 WebUI,用于本地部署和管理 LLaMA 模型。它提供了一种简单易用的界面,使开发者可以在本地机器上运行 LLaMA 模型,并对其进行配置和使用。

1、安装Docker Desktop

这里我们通过docker来安装WebUI,关于docker的安装
可以使用Docker Desktop,下载地址:【点击跳转】

在这里插入图片描述
根据不同的操作系统进行下载,然后进行安装,安装成功,在控制台运行:

docker --help

Usage:  docker [OPTIONS] COMMAND

A self-sufficient runtime for containers

Options:
      --config string      Location of client config files (default
                           "/Users/lihao/.docker")
  -c, --context string     Name of the context to use to connect to the
                           daemon (overrides DOCKER_HOST env var and
                           default context set with "docker context use")
  -D, --debug              Enable debug mode
  -H, --host list          Daemon socket(s) to connect to
  -l, --log-level string   Set the logging level
                           ("debug"|"info"|"warn"|"error"|"fatal")
                           (default "info")
      --tls                Use TLS; implied by --tlsverify
      --tlscacert string   Trust certs signed only by this CA (default
                           "/Users/lihao/.docker/ca.pem")
      --tlscert string     Path to TLS certificate file (default
                           "/Users/lihao/.docker/cert.pem")
      --tlskey string      Path to TLS key file (default
                           "/Users/lihao/.docker/key.pem")
      --tlsverify          Use TLS and verify the remote
  -v, --version            Print version information and quit
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说明已经安装成功

2、安装webUI

webUI项目地址:【点击跳转】
如果使用docker安装命令如下:

CPU版本:

docker run -d -p 5001:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v /your/data/path:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

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GPU版本:

docker run -d -p 5001:8080 --gpus=all -v your/ollama/path:/root/.ollama -v your/data/path:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
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请注意上面挂载本地目录时,选择你本地实际的目录

由于我再MacOS上测试,这里用不了GPU版本,使用的是CPU版本,安装成功我们可以直接访问:http://localhost:5001

在这里插入图片描述
这里点击【sign up】随便输入你的邮箱和密码进行注册

登录进入主界面
在这里插入图片描述
这里全是英文,我们可以设置中文

3、设置语言

具体步骤:
在这里插入图片描述

点击齿轮
在这里插入图片描述

然后选择中文

4、下载模型

同样点击右上角的设置按钮

在这里插入图片描述
这里如果不清楚具体模型,可以点击下面的:点击这里,也可以通过下面网站来查看具体的模型。模型网址:【点击跳转】
这里我选择安装,如下:
在这里插入图片描述
大家可以根据自己电脑的配置情况进行下载
在这里插入图片描述
下载完成后重新启动webUI
回到主界面,就可以选择模型了,如下:
在这里插入图片描述

搭建完毕


总结

如果想深度使用Llama3,还是准备一个好的GPU环境来测试,CPU环境下还是很吃力。

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