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CSDN 2024-06-20 17:31:01 阅读 51

文章目录

1、安装ollama2、下载模型3、安装lobechat4、卸载Ollama

1、安装ollama

第一步,首先安装ollama,选择对应系统的安装包

ollama官网地址:https://ollama.com/

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本问是lunix系统上安装ollama:

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

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如果机子没有GPU显卡的话,ollama会提示只通过cpu模式运行。

测试ollama命令:

ollama --help

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想要流畅运行,推荐配置:

4b的模型:8GB内存。

7b的模型:16GB内存。

13b模型: 32GB内存。

70b模型:64GB内存,32也能跑,太卡。

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2、下载模型

ollama支持的LLM模型很多:

https://ollama.com/library

第二步,下载model,本文选择下载阿里的通义千问模型:

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这里选择4b参数的模型

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ollama run qwen:4b

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ollama会自动帮我们下载模型和启动模型。

模型下载完成后,可以发送一条消息测试:

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修改ollama环境变量:

#找到服务的单元文件:#/etc/systemd/system/目录下sudo vi /etc/systemd/system/ollama.service #添加环境变量:[Service]Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"#如果已经有Environment="PATH=xxx:/root/bin" "OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" #为了使更改生效,您需要重新加载systemd的配置。使用以下命令:sudo systemctl daemon-reload #最后,重启服务以应用更改:sudo systemctl restart ollama

使用命令行操作不太方便,使用下面的lobe chat进行界面化操作。

3、安装lobechat

Lobe Chat:现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架,支持语音合成、多模态、可扩展的(function call)插件系统,一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用。

lobe chat参考地址:https://github.com/lobehub/lobe-chat/blob/main/README.zh-CN.md

使用docker方式进行安装:

docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat

#你在自己的私有设备上部署 LobeChat 服务。使用以下命令即可使用一键启动 LobeChat 服务:$ docker run -d -p 3210:3210 \ -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \ -e ACCESS_CODE=lobe66 \ --name lobe-chat \ lobehub/lobe-chat

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开通3210端口,进行访问测试:

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配置lobe chat:

首先将模型切换到我们下载好的qwen 4b模型:

点击设置—选择语言模型

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ollama完全兼容openai的接口,在接口代理地址中输入我们的ollama地址。

http://host.docker.internal:11434/v1

如果是docker的话,用 http://host.docker.internal:11434/v1手动的话,就用 http://localhost:11434/v1 或者 http://127.0.0.1:11434/v1

如果是跑4b,7b等小模型,普通电脑就可以了,如果要跑32b比较大的,最好是有GPU,还要显存比较大

硬盘没啥要求,比如4b的模型,才2.3GB而已,30b的也就30GB左右,完全不用担心磁盘.

4、卸载Ollama

如果您决定不再使用Ollama,可以通过以下步骤将其完全从系统中移除:

停止并禁用服务:

sudo systemctl stop ollamasudo systemctl disable ollama

删除服务文件和Ollama二进制文件:

sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service sudo rm $(which ollama)

清理Ollama用户和组:

sudo rm -r /usr/share/ollamasudo userdel ollamasudo groupdel ollama

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每一次的跌倒,都是对未来的一次深情拥抱。




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