在这个显卡昂贵的年代，很多想要尝试一下AI的人可能都止步于第一步。这个时候我们可以租用在线的GPU资源来使用AI。autoDL就是这样的一个云平台。

一、创建服务器

1.1 注册账号

官网：https://www.autodl.com/ | 租GPU就上AutoDL

帮助文档：https://www.autodl.com/docs/ | AutoDL帮助文档 

登录官网，注册账号。

1.2 创建服务器

注册后会跳转到创建实例页面，也可以通过控制台进入：

 进入后可以选择新实例的配置：付费方式/GPU型号等：

选择好硬件后，选择系统镜像： 

 默认镜像还是比较全的，这里选择miniconda：

点击“立即创建”后，稍等一下，跳转到“容器实例”页面，等状态变为“运行中”时，代表已经可以远程登录：

1.3 登录服务器

复制上图中的ssh账号密码，登录服务器： 

登陆后显示了服务器的相关配置。

二、配置服务器

2.1 配置加速器

为了加快下载速度，aotuDL提供了学术资源加速：https://www.autodl.com/docs/network_turbo/ | 学术资源加速

从文档了解，当我们需要下载大模型的时候可以打开，下载完成后最好关闭加速。 

执行加速命令：

<code>> source /etc/network_turbo

2.2 安装ollama

ollama的介绍请参考：【AI基础】大模型部署工具之ollama的安装部署。

官网：https://ollama.com/

快速入门：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/README.md#quickstart

 快速入门的部署界面，

 因为autoDL对应的服务器是ubuntu，我们找到linux的命令：

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

从上图可以看出，有个依赖需要安装，这个要看部署的服务器情况，有时候缺少有时候又是ok的，缺少什么就安装什么，安装对应的依赖后重新安装ollama就好了。

这里执行命令安装lshw：

<code>> sudo apt-get update

> sudo apt-get install lshw

然后重新执行ollama安装命令：

安装成功。 

2.3 检验ollama

ollama安装成功后默认以服务形式运行，运行命令检查状态：

<code>> systemctl status ollama.service

结果发现出现错误：

System has not been booted with systemd as init system (PID 1). Can't operate.

Failed to connect to bus: Host is down 

可以看出 systemctl 命令异常，需要安装 systemd和systemctl：

<code>> apt-get install systemd -y

> apt-get install systemctl -y

安装完成后，重新运行systemctl：

> systemctl start ollama.service

> systemctl status ollama.service

ollama服务已启动，运行ollama命令：

<code>> ollama -v

> ollama list

> ollama ps

 ollama运行正常。

三、部署大模型

3.1 部署大模型

参考 【AI基础】大模型部署工具之ollama的安装部署 ，这里我们还是部署llama3:

<code>> ollama pull llama3

3.2 检验

通过 ollama run llama3 启动llama3，接下来可以直接跟llama3对话，在三个箭头➡️后输入问题，llama3会给出回应：

 相比于本地环境，autoDL的服务器真的是秒回。有米就是了不起啊。