ollama 使用自定义大模型_ollama 自定义模型

目录

前言

一、下载源码

1.下载ollama源码

2.下载llama.cpp源码

3.复制项目文件

二、安装python依赖

三、合并模型文件

1.以Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1为例，将4个safetensors文件合并为一个模型文件

2.下载Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1模型

2.1下载模型

2.2合并文件

2.3合并过程

四、量化模型

1.安装cmake和编译器

2.开始编译

3.量化模型

五、制作ollama使用的模型

1.创建Modelfile 文件

2.创建模型

3.运行模型

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前言

使用ollama+open-webui可以轻松部署本地大模型，但是通过ollama下载的模型都是别人制作好的。我的模型部署思路是大模型为底座+lora微调，实现真正的个人大模型，后续将分享自己的lora微调经验和ollama调用lora。本文主要介绍如何在windows系统下将Safetensors 模型制作成ollama使用的自定义模型，linux系统自定义模型制作方法可直接按照官方文档执行。ollama官方文档提供了如何将GGUF，Pytorch或Safetensors 文件制作为自定义模型的方法。官方文档https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/import.md

一、下载源码

1.下载ollama源码

https://github.com/ollama/ollama/tree/main

2.下载llama.cpp源码

https://github.com/ggerganov/llama.cpp

下载解压缩后，形成2个项目的文件

3.复制项目文件

3.1以ollama为主项目，用pycharm打开ollama文件夹，显示如下：

3.2将之前下载的llama.cpp项目文件夹复制到图上的llama.cpp位置。鼠标选中llm文件夹，按ctral+v即粘贴至llama.cpp文件夹。效果如下所示：

二、安装python依赖

打开终端，确保自己的路径如下所示。养成良好习惯，创建一个虚拟环境，然后再执行pip安装命令，确保不与电脑上的其他项目环境发生冲突。

pip install ./llm/llama.cpp/requirements.txt

三、合并模型文件

1.以Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1为例，将4个safetensors文件合并为一个模型文件

2.下载Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1模型

2.1下载模型

模型可以在https://huggingface.co/，或者huggingface镜像网站https://hf-mirror.com/，或者魔搭社区进行下载，我用魔搭社区的python脚本进行下载，下载速度直接拉满，执行前需要先运行pip install modelscope 。

from modelscope import snapshot_download
 
#模型存放路径
model_path = r'D:\huggingface'
#模型名字
name = 'itpossible/Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1'
model_dir = snapshot_download(name, cache_dir=model_path, revision='master')

2.2合并文件

# python llm/llama.cpp/convert.py 刚才下载好的模型文件地址 --outtype f16 --outfile 保存的文件名.bin
 
python llm/llama.cpp/convert.py D:\huggingface\itpossible\Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0___1 --outtype f16 --outfile D:\huggingface\itpossible\converted.bin

2.3合并过程

合并后产生的文件converted.bin大小约14G

四、量化模型

1.安装cmake和编译器

接下来，需要将14G的bin文件量化为4G左右。这个步骤需要编译文件，使用cmake工具来编译。传送门——cmake安装教程。同时，还需要安装编译器，我用visual studio安装的C++编译器。传送门——vs使用教程。

验证cmake是否安装成功，下图表示安装成功。

2.开始编译

在 llm/llama.cpp文件夹下开始编译

# 进入到llm/llama.cpp目录
cd llm/llama.cpp
 
#创建build文件夹
mkdir build
 
#进入build
cd build
 
# 构建
cmake ..
cmake --build . --config Release

编译过程需要一些，耐心等待一下。编译后生成的quantization.exe就是我们需要用到的工具。

3.量化模型

# bin/Release/quantize.exe 之前合并的14G大小文件.bin 量化后的文件.bin 量化大小
bin/Release/quantize.exe D:\huggingface\itpossible\converted.bin D:\huggingface\itpossible\quantized.bin q4_0

官方文档提供了多种量化格式，常用的就是q4_0。

量化过程如下：

压缩量化完成后，生成一个新的文件quantized.bin，大约4G。之前14G的源文件可以删除了。

五、制作ollama使用的模型

需要将quantized.bin文件制作为ollama可以使用的模型

1.创建Modelfile 文件

创建一个test.Modelfile 文件，添加的内容如下

FROM D:\huggingface\itpossible\quantized.bin
TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]"

2.创建模型

2.1指定生成的模型路径

设置模型文件保存位置，打开系统环境变量配置，添加一个环境变量OLLAMA_MODELS=D:\huggingface\ollama（自己指定任意一个文件夹路径），然后点确定。

2.2打开一个CMD终端

# ollama create 模型名字 -f Modelfile文件路径
ollama create panda -f C:\Users\Administrator\Desktop\ollama\test.Modelfile

2.3创建过程

2.4生成的模型

3.运行模型

ollama run panda