LLM大模型部署全攻略：Ollama、OpenLLM、LocalAI与Dify助力高效应用开发

2024-08-26 11:04
文章标签 部署 高效 应用 开发 模型 助力 llm 全攻略 dify ollama localai openllm

本文主要是介绍LLM大模型部署全攻略：Ollama、OpenLLM、LocalAI与Dify助力高效应用开发，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发

1. Ollama 部署的本地模型(🔺)

Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：ollama.com/

  • 以下是其主要特点和功能概述：

    1. 简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。

    2. 轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。

    3. API支持：提供了一个简洁的 API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。

    4. 预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源

在这里插入图片描述

1.1 一键安装

curl: (77) error setting certificate verify locations:CAfile: /data/usr/local/anaconda/ssl/cacert.pemCApath: none 报错原因： cacert.pem 的寻址路径 CAfile 不对，也就是在该路径下找不到文件。

  • 解决方法：
  1. 找到你的 cacert.pem 文件所在位置 /path/to/cacert.pem。如果你没有该证书，可以先在 curl.se/ca/cacert.p… 下载，保存在某个目录中。
  2. 设置环境变量
export CURL_CA_BUNDLE=/path/to/cacert.pem
#将"/path/to/cacert.pem"替换为你的证书文件的实际路径。
export CURL_CA_BUNDLE=/www/anaconda3/anaconda3/ssl/cacert.pem
  • 执行下载
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

1.2 手动安装

ollama中文网：ollama.fan/getting-sta…

  1. 下载 ollama 二进制文件：Ollama 以自包含的二进制文件形式分发。将其下载到您的 PATH 中的目录：
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollamasudo chmod +x /usr/bin/ollama

2. 将 Ollama 添加为启动服务（推荐）：为 Ollama 创建一个用户：

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama

3.在 /etc/systemd/system/ollama.service 中创建一个服务文件：

#vim ollama.service [Unit]Description=Ollama Service
After=network-online.target[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3[Install]
WantedBy=default.target

3. 然后启动服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama

4. 启动 Ollama¶ 使用 systemd 启动 Ollama：

sudo systemctl start ollama

5. 更新，查看日志

#再次运行
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama#要查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志，请运行：
journalctl -u ollama

6. 步骤7：关闭 Ollama 服务

#关闭ollama服务
service ollama stop

1.3 Linux内网离线安装Ollama

  1. 查看服务器CPU的型号
##查看Linux系统CPU型号命令，我的服务器cpu型号是x86_64
lscpu

2. 步骤2：根据CPU型号下载Ollama安装包，并保存到目录

下载地址： github.com/ollama/olla…

#x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64
#aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm64

在这里插入图片描述

#有网机器下载过来也一样
wget https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64

下载到离线服务器上:/usr/bin/ollama ollama就是你下载的ollama-linux-amd64 改名了（mv），其他步骤一致

1.4 修改存储路径

Ollama模型默认存储在：

  • macOS: ~/.ollama/models
  • Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models
  • Windows: C:\Users.ollama\models

如果 Ollama 作为 systemd 服务运行，则应使用以下命令设置环境变量systemctl：

  1. 通过调用 来编辑 systemd 服务systemctl edit ollama.service。这将打开一个编辑器。

  2. Environment对于每个环境变量，在部分下添加一行[Service]：

直接在“/etc/systemd/system/ollama.service”增了2行:

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861"
Environment="OLLAMA_MODELS=/www/algorithm/LLM_model/models"

3. 保存并退出。

  1. 重新加载systemd并重新启动 Ollama：
systemctl daemon-reload 
systemctl restart ollama

参考链接：github.com/ollama/olla…

  1. 使用 systemd 启动 Ollama：
sudo systemctl start ollama

6. 终止

终止(ollama加载的大模型将会停止占用显存，此时ollama属于失联状态，部署和运行操作失效，会报错：

Error: could not connect to ollama app, is it running?需要启动后，才可以进行部署和运行操作

systemctl stop ollama.service
  • 终止后启动（启动后，可以接着使用ollama 部署和运行大模型）
systemctl start ollama.service

1.5 启动LLM

  • 下载模型
ollama pull llama3.1
ollama pull qwen2

在这里插入图片描述

  • 运行大模型
ollama run llama3.1
ollama run qwen2

在这里插入图片描述

  • 查看是否识别到大模型: ollama list, 如果成功, 则会看到大模型
ollama list
NAME            ID              SIZE    MODIFIED    
qwen2:latest    e0d4e1163c58    4.4 GB  3 hours ago
  • 使用该ollama ps命令查看当前已加载到内存中的模型。
NAME            ID              SIZE    PROCESSOR       UNTIL              
qwen2:latest    e0d4e1163c58    5.7 GB  100% GPU        3 minutes from now
  • nvidia-smi查看
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.86.10              Driver Version: 535.86.10    CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  Tesla V100-SXM2-32GB           On  | 00000000:00:08.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P0              56W / 300W |   5404MiB / 32768MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------++---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A   3062036      C   ...unners/cuda_v11/ollama_llama_server     5402MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
  • 启动后，我们可验证是否可用：
curl http://10.80.2.195:7861/api/chat -d '{"model": "llama3.1","messages": [{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }]
}'

1.6 更多其他配置

Ollama 可以设置的环境变量：

  • OLLAMA_HOST：这个变量定义了Ollama监听的网络接口。通过设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0，我们可以让Ollama监听所有可用的网络接口，从而允许外部网络访问。

  • OLLAMA_MODELS：这个变量指定了模型镜像的存储路径。通过设置OLLAMA_MODELS=F:\OllamaCache，我们可以将模型镜像存储在E盘，避免C盘空间不足的问题。

  • OLLAMA_KEEP_ALIVE：这个变量控制模型在内存中的存活时间。设置OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h可以让模型在内存中保持24小时，提高访问速度。

  • OLLAMA_PORT：这个变量允许我们更改Ollama的默认端口。例如，设置OLLAMA_PORT=8080可以将服务端口从默认的11434更改为8080。

  • OLLAMA_NUM_PARALLEL：这个变量决定了Ollama可以同时处理的用户请求数量。设置OLLAMA_NUM_PARALLEL=4可以让Ollama同时处理两个并发请求。

  • OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：这个变量限制了Ollama可以同时加载的模型数量。设置OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4可以确保系统资源得到合理分配。

Environment=“OLLAMA_PORT=9380” 没有用

  • 这样指定：Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861"

  • 指定 GPU 本地有多张 GPU，如何用指定的 GPU 来运行 Ollama？ 在Linux上创建如下配置文件，并配置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定运行 Ollama 的 GPU，再重启 Ollama 服务即可【测试序号从0还是1开始，应是从0开始】。

vim /etc/systemd/system/ollama.service
[Service]
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"

1.7 Ollama常见命令

  1. 重启 ollama
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

2. 重启 ollama 服务

ubuntu/debian

sudo apt update
sudo apt install lsof
stop ollama
lsof -i :11434
kill <PID>
ollama serve
  • Ubuntu
sudo apt update
sudo apt install lsof
stop ollama
lsof -i :11434
kill <PID>
ollama serve
  1. 确认服务端口状态：
netstat -tulpn | grep 11434
  1. 配置服务

为使外网环境能够访问到服务，需要对 HOST 进行配置。

打开配置文件：

vim /etc/systemd/system/ollama.service

根据情况修改变量 Environment：

服务器环境下：

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

虚拟机环境下：

Environment="OLLAMA_HOST=服务器内网IP地址:11434"

1.8 卸载Ollama

如果决定不再使用Ollama，可以通过以下步骤将其完全从系统中移除：

（1）停止并禁用服务：

sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama

（2）删除服务文件和Ollama二进制文件：

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

（3）清理Ollama用户和组：

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

通过以上步骤，不仅能够在Linux平台上成功安装和配置Ollama，还能够灵活地进行更新和卸载。

在这里插入图片描述

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

在这里插入图片描述

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
在这里插入图片描述

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
在这里插入图片描述

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述

这篇关于LLM大模型部署全攻略：Ollama、OpenLLM、LocalAI与Dify助力高效应用开发的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1108379。

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