ollama 部署自己微调过的模型_ollama safetensor

使用 Ollama 导入模型

本指南将介绍如何在 Ollama 中导入 GGUF、PyTorch 或 Safetensors 模型。

导入 GGUF 模型

第一步：编写 Modelfile

首先创建一个 Modelfile。该文件是模型的蓝图，用于指定权重、参数、提示模板等。

示例 Modelfile：

FROM ./mistral-7b-v0.1.Q4_0.gguf
TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]"
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第二步：创建 Ollama 模型

使用 Modelfile 创建一个模型：

ollama create example -f Modelfile
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第三步：运行你的模型

使用以下命令测试模型：

ollama run example "你最喜欢的调味品是什么？"
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导入 PyTorch 和 Safetensors 模型

从 PyTorch 和 Safetensors 导入模型的过程比导入 GGUF 更长，改进工作正在进行中。

设置

首先，克隆 Ollama 仓库：

git clone git@github.com:ollama/ollama.git ollama
cd ollama
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然后获取其 llama.cpp 子模块：

git submodule init
git submodule update llm/llama.cpp
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接下来，安装 Python 依赖项：

python3 -m venv llm/llama.cpp/.venv
source llm/llama.cpp/.venv/bin/activate
pip install -r llm/llama.cpp/requirements.txt
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然后构建量化工具：

make -C llm/llama.cpp quantize
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克隆 HuggingFace 仓库（可选）

如果模型目前托管在 HuggingFace 仓库中，首先克隆该仓库以下载原始模型。

安装 Git LFS，验证安装，然后克隆模型仓库：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 model
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转换模型

注意：某些模型架构需要使用特定的转换脚本。例如，Qwen 模型需要运行 convert-hf-to-gguf.py 而不是 convert.py

python llm/llama.cpp/convert.py ./model --outtype f16 --outfile converted.bin
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量化模型

llm/llama.cpp/quantize converted.bin quantized.bin q4_0
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第三步：编写 Modelfile

接下来，为你的模型创建一个 Modelfile：

FROM quantized.bin
TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]"
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第四步：创建 Ollama 模型

使用 Modelfile 创建一个模型：

ollama create example -f Modelfile
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第五步：运行你的模型

使用以下命令测试模型：

ollama run example "你最喜欢的调味品是什么？"
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发布你的模型（可选 – 早期 Alpha）

发布模型处于早期 Alpha 阶段。如果你想将模型发布给他人，请按照以下步骤操作：

创建一个账户

复制你的 Ollama 公钥

• macOS: cat ~/.ollama/id_ed25519.pub | pbcopy
• Windows: type %USERPROFILE%\.ollama\id_ed25519.pub
• Linux: cat /usr/share/ollama/.ollama/id_ed25519.pub

将公钥添加到你的 Ollama 账户

接下来，将你的模型复制到你的用户名命名空间：

ollama cp example <your username>/example
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注意：模型名称只能包含小写字母、数字和字符 ., -, 和 _.

然后推送模型：

ollama push <your username>/example
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发布后，你的模型将可以在以下地址访问：

https://ollama.com/<your username>/example
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