大模型

Ollama 部署大模型

优质文章学习记录

07 Feb 2025 — 10 min read

由于每次调用 OpenAI 等大模型都会产生费用，这个成本问题可以在开发环节可以通过私有化部署 LLM 的方式来避免。

Ollama 简介

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，专注于在本地运行大型语言模型。用户可以通过简单的安装指令在本地运行开源大型语言模型，如 Llama 3.1。Ollama 支持 MacOS、Windows 和 Linux，提供了简洁明了的安装和运行指令，让用户无需深入了解复杂的配置即可启动和运行。

官方网站：

GitHub 地址：

安装 Ubuntu

1、开启 Hyper -V 和适用于 Linux 的 Windows 子系统。

2、Microsoft Store 下载并安装 Ubuntu。

3、初始化 Ubuntu，输入账号和密码。

4、默认安装到C盘，可以迁移到其它盘，操作如下：

进入应用 --> 安装的应用，选中 Ubuntu，右键弹出高级选项，选中重置那栏，点击重置。
退出高级选择，返回上一层，右键弹出的移动，选择目标盘，点击确认即可。

安装 Docker

1、删除任何以前的 Docker 安装

shell
 代码解读
复制代码
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

2、安装依赖包以通过 HTTPS 访问 Docker 库

shell
 代码解读
复制代码
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common gnupg lsb-release

3、添加 Docker 和阿里云的 GPG key

添加 Docker 官方 GPG key （可能国内现在访问会存在问题）

shell
 代码解读
复制代码
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

添加阿里云的 gpg KEY

shell
 代码解读
复制代码
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

4、添加 Docker 和阿里云的 apt 源并更新源

添加 Docker 官方的 apt 源

shell
 代码解读
复制代码
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

添加阿里云的 apt 源

shell
 代码解读
复制代码
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

更新源

shell
 代码解读
复制代码
sudo apt update
sudo apt-get update

5、安装 Docker

安装最新版本的 Docker

shell
 代码解读
复制代码
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

查看 Docker 版本

shell
 代码解读
复制代码
sudo docker version

查看 Docker 运行状态

shell
 代码解读
复制代码
sudo systemctl status docker

6、允许非 Root用户执行 docker 命令

当我们安装好了 Docker 之后，有两种方式来执行 docker 命令：

在 docker 命令前加上 sudo, 比如：sudo docker ps
sudo -i 切换至 root，再执行 docker 命令

以下操作可以让当前用户在不切 root，或者不加 sudo 的情况下正常使用 docker 命令。

添加 docker 用户组

shell
 代码解读
复制代码
sudo groupadd docker

将当前用户添加到用户组

shell
 代码解读
复制代码
sudo usermod -aG docker $USER

使权限生效

shell
 代码解读
复制代码
newgrp docker

检查是否生效，查看所有容器：

shell
 代码解读
复制代码
docker ps -a

让权限持久化生效

shell
 代码解读
复制代码
sed -i '$a\groupadd -f docker' ~/.bashrc

7、配置阿里云加速镜像

shell
 代码解读
复制代码
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
    "registry-mirrors": [
        "https://阿里云专属加速地址.mirror.aliyuncs.com",
        "https://do.nark.eu.org",
        "https://dc.j8.work",
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://dockerproxy.com",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://docker.nju.edu.cn"
    ]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

检查加速是否生效：查看 docker 系统信息 docker info，如果从输出结果中看到了 registry mirror 刚配置的内容地址，说明配置成功。

安装 Ollama

CPU 模式

bash
 代码解读
复制代码
docker run -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

查看安装情况：

GPU 模式

GPU 模式需要有 NVIDIA 显卡支持，安装 NVIDIA 容器工具包

shell
 代码解读
复制代码
# 1.配置apt源
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
# 2.更新源
sudo apt-get update
# 3.安装工具包
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

使用 GPU 运行 ollama

shell
 代码解读
复制代码
docker run --gpus all -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

加速 Ollama 下载

修改hosts文件

shell
 代码解读
复制代码
sudo vim /etc/hosts

将做个 ip 指向:

shell
 代码解读
复制代码
# github 注意下面的IP地址和域名之间有一个空格
140.82.114.3 github.com
199.232.69.194 github.global.ssl.fastly.net
185.199.108.153 assets-cdn.github.com
185.199.109.153 assets-cdn.github.com
185.199.110.153 assets-cdn.github.com
185.199.111.153 assets-cdn.github.com

安装大模型

shell
 代码解读
复制代码
sudo docker exec -it ollama ollama run glm4:latest

ollama模型仓库：可以选择自己想用的模型安装。

Ollama 命令

shell
 代码解读
复制代码
ollama serve		# 启动ollama
ollama create		# 从模型文件创建模型
ollama show		# 显示模型信息
ollama run		# 运行模型
ollama pull		# 从注册仓库中拉取模型
ollama push		# 将模型推送到注册仓库
ollama list		# 列出已下载模型
ollama cp			# 复制模型
ollama rm			# 删除模型
ollama help		# 获取有关任何命令的帮助信息

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉👈

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

内容：

L1.1 人工智能简述与大模型起源
L1.2 大模型与通用人工智能
L1.3 GPT模型的发展历程
L1.4 模型工程
L1.4.1 知识大模型
L1.4.2 生产大模型
L1.4.3 模型工程方法论
L1.4.4 模型工程实践
L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

内容：

L2.1 API接口
L2.1.1 OpenAI API接口
L2.1.2 Python接口接入
L2.1.3 BOT工具类框架
L2.1.4 代码示例
L2.2 Prompt框架
L2.3 流水线工程
L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

L3.1 Agent模型框架
L3.2 MetaGPT
L3.3 ChatGLM
L3.4 LLAMA
L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

L4.1 模型私有化部署概述
L4.2 模型私有化部署的关键技术
L4.3 模型私有化部署的实施步骤
L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉👈