本地运行Llama3极简中文傻瓜手把手教程，超越GPT4？能力如何？|文末赠2024AI工程师完整视频教程+源码资料_ollama3

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文末福利：文末赠2024AI工程师完整视频教程+源码资料

Ollama 在本地简单的运行llama

安装

运行llama3

加个web ui来运行，更直观！

下载open-webui docker镜像

启动镜像

访问

配置

测试效果

将 Ollama 与 Python 结合使用

和LlamaIndex、LangChain整合使用

LangChain

Llamaindex

补充资料

什么是WSL

在WSL中安装cuda来加速模型

福利：赠送资料需要的

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废话不多说，开始我们的极简傻瓜教程。

Ollama 在本地简单的运行llama

Ollama 是一个简化的工具，用于在本地运行开源 LLM，包括 Mistral 和 Llama 2。Ollama 将模型权重、配置和数据集捆绑到一个由 Modelfile 管理的统一包中。Ollama 支持各种 LLM，支持的模型如下：

地址:https://ollama.com/

安装

网址：https://ollama.com/download

1. 从官方网站下载 Ollama。

2. 下载后，安装过程简单明了，与其他软件安装类似。对于 MacOS 和 Linux 用户，您可以使用一个命令安装 Ollama：

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

windows 也支持预览版了，但是本博主在安装过程中失败，然后放弃采用了windows wsl 在ubuntu上运行，这个在后文介绍。

运行llama3

输入命令

ollama run llama3

界面显示如下，程序会把权重文件下载下来，默认下载的是llama3:8b。

下载完成，提示send a message ? 然后我们测试一个问题。

加个web ui来运行，更直观！

这里我采用了开源项目 open-webui，网址：https://github.com/open-webui/open-webui 。该项目的ui和chatgpt非常类似，截图如下：

我打算直接采用该项目的docker镜像来运行，简单快捷，假设你的电脑已经安装了docker.

下载open-webui docker镜像

docker pull ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main

启动镜像

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果你遇到了连接问题，通常是因为 WebUI docker 容器无法访问容器内的 127.0.0.1:11434 (host.docker.internal:11434) 的 Ollama 服务器，使用 docker 命令中的  --network=host  标志来解决这个问题，注意端口从 3000 改为 8080，导致链接：http://localhost:8080 。

访问

输入地址 http://localhost:8080  进行访问，初次访问需要注册。

配置

你需要配置Ollama 访问url(配置成http://127.0.0.1:11434) 和 选择模型，录屏如下：

，时长00:54

测试效果

，时长01:12

将 Ollama 与 Python 结合使用

您也可以将 Ollama 与 Python 一起使用。LiteLLM 是一个 Python 库，它提供了一个统一的接口来与各种 LLM 进行交互，包括 Ollama 运行的 LLM。要将 Ollama 与 LiteLLM 一起使用，您首先需要确保您的 Ollama 服务器正在运行。然后，您可以使用该函数向服务器发出请求。下面是如何执行此操作的示例：litellm.completion

from litellm import completion
 
response = completion(
model="ollama/llama3",
messages=[{ "content": "respond in 20 words. who are you?", "role": "user"}],
api_base="http://localhost:11434"
)
 
print(response)

和LlamaIndex、LangChain整合使用

LangChain

from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model="llama3")
llm.invoke("Why is the sky blue?")

Llamaindex

from llama_index.llms.ollama import Ollama
llm = Ollama(model="llama3")
llm.complete("Why is the sky blue?")

补充资料

什么是WSL

不知道各位小伙伴是否有听说过wsl呢？wsl的全程是Windows Subsystem for Linux，也就是windows的linux子系统，也就是我们用再安装虚拟机或者双系统，可以在windows上顺畅的运行linux。

安装指南如下：https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install

在WSL中安装cuda来加速模型

前提是你的显卡是英伟达的，可以安装用来加速模型的推理，否则就要靠cpu，回答的速度会降低很多！

安装指南参考：https://github.com/ashishpatel26/Cuda-installation-on-WSL2-Ubuntu-20.04-and-Windows11

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