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在当今的人工智能领域,部署大型深度学习模型是一个挑战,尤其是对于那些不熟悉复杂技术栈的用户而言。然而,随着开源技术的不断发展,出现了一些强大的工具,如 Ollama 和 Open WebUI,使得部署大型模型变得更加简单和高效。
Ollama 是一个功能强大的开源平台,专门用于部署深度学习模型。
与此同时,Open WebUI 是一个开源的 Web 用户界面工具,为用户提供了友好的界面来与 Ollama 平台进行交互。通过 Open WebUI,用户可以直观地浏览模型的性能指标、调整模型参数,并进行部署和监控。
本文将介绍如何利用 Ollama 和 Open WebUI 在 Linux 平台上部署大型深度学习模型。通过简单的步骤,您将能够快速搭建起一个高效的模型部署环境
Ollama 的安装步骤如下:
首先,确保您的系统已经安装了 Docker。您可以按照 Docker 官方文档提供的指南来安装 Docker:https://docs.docker.com/get-docker/
2. 拉取 Ollama 镜像:
打开终端或命令提示符,运行以下命令来拉取 Ollama 镜像:
docker pull ollama/ollama
这将从 Docker Hub 上下载 Ollama 的最新版本。
3. 运行 Ollama 容器:
运行以下命令来启动 Ollama 容器:
docker run -d --restart=always -v /home/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
这将在后台运行一个名为 “ollama” 的容器,并将 /home/docker/ollama
目录挂载到容器内的 /root/.ollama
目录,同时将容器内的端口 11434 映射到宿主机的端口 11434。
4. 访问 Ollama Web 界面:
打开您的浏览器,并访问 http://localhost:11434
(如果您的 Docker 守护进程运行在远程主机上,则将 localhost
替换为相应的 IP 地址)。您将会看到 Ollama 的 Web 界面,通过它您可以开始构建、训练和部署深度学习模型。
通过按照以上步骤,您将能够在您的系统上成功安装和运行 Ollama。请注意,确保您的系统满足 Docker 的要求,并且具有足够的存储空间来存储 Ollama 容器中的数据。
要使用 Docker 安装 Open-webui,您可以创建一个 Docker 容器,并在其中运行 Open-webui 服务。以下是安装 Open-webui 的步骤:
首先,您需要从 Docker Hub 上拉取 Open WebUI的镜像。在终端或命令提示符中运行以下命令:
docker pull openwebui/open-webui
使用以下命令在容器中运行 Open WebUI 服务:
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 **先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前在阿里** **深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!** **因此收集整理了一份《2024年最新Linux运维全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。** ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0001132e215d7ab615742f6ac1258019.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1f7940bbce94c04289a4d890e66ca903.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/abdd041a937cf12f2cb875f44704b529.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/412748aead61165230cffdc15d6218ec.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0f359d3a4064b1491d4c0e00a82786ea.png) **既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上运维知识点,真正体系化!** **由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新** **[需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!](https://bbs.csdn.net/topics/618542503)** 源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新** **[需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!](https://bbs.csdn.net/topics/618542503)**
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