零基础入门AI：一键当地运行各种开源大语言模型 - Ollama ...

什么是 Ollama？

Ollama 是一个可以在当地摆设和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46k star。
不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。
ModelParametersSizeDownloadLlama 27B3.8GBollama run llama2Mistral7B4.1GBollama run mistral 本文就让我们一起入门Ollama。
如何安装 Ollama框架？

Ollama支持各个平台：Mac、Windows 和 Linux，也提供了docker image。 在Ollama官网或者Github可以下载，然后一键安装Ollama框架：

• macOS
  
• Windows
  
• Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  

由于Ollama刚支持windows不久，在windows上的相关配置还不敷美满，以下我将主要以Linux上运行Ollama来举例说明。
运行 Ollama 服务

在Ollama安装完成后， 一般会自动启动 Ollama 服务，而且会自动设置为开机自启动。安装完成后，可以利用如下命令查看是否Ollama是否正常启动。如下例子中显示“Active: active (running)”表示Ollama已经正常启动。

1. yaml代码解读复制代码$ systemctl status ollama
2. ● ollama.service - Ollama Service
3.      Loaded: loaded (/etc/systemd/system/ollama.service; enabled; vendor preset: enabled)
4.     Drop-In: /etc/systemd/system/ollama.service.d
5.              └─environment.conf
6.      Active: active (running) since Thu 2024-03-07 09:09:39 HKT; 4 days ago
7.    Main PID: 19975 (ollama)
8.       Tasks: 29 (limit: 69456)
9.      Memory: 1.1G
10.         CPU: 14min 44.702s
11.      CGroup: /system.slice/ollama.service
12.              └─19975 /usr/local/bin/ollama serve

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在Linux上，如果Ollama未启动，可以用如下命令启动 Ollama 服务：ollama serve，或者 sudo systemctl start ollama。
通太过析Linux的安装脚本install.sh，就会看到此中已经将ollama serve配置为一个体系服务，所以可以利用systemctl来 start / stop ollama进程。

1. ini代码解读复制代码    status "Creating ollama systemd service..."
2.     cat <<EOF | $SUDO tee /etc/systemd/system/ollama.service >/dev/null
3. [Unit]
4. Description=Ollama Service
5. After=network-online.target
7. [Service]
8. ExecStart=$BINDIR/ollama serve
9. User=ollama
10. Group=ollama
11. Restart=always
12. RestartSec=3
13. Environment="PATH=$PATH"

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启动Ollama服务后，可以查看当前的Ollama版本，以及常用命令

1. sql代码解读复制代码~$ ollama -v
2. ollama version is 0.1.20
3. ~$ ollama --help
4. Large language model runner
6. Usage:
7.   ollama [flags]
8.   ollama [command]
10. Available Commands:
11.   serve       Start ollama
12.   create      Create a model from a Modelfile
13.   show        Show information for a model
14.   run         Run a model
15.   pull        Pull a model from a registry
16.   push        Push a model to a registry
17.   list        List models
18.   cp          Copy a model
19.   rm          Remove a model
20.   help        Help about any command
22. Flags:
23.   -h, --help      help for ollama
24.   -v, --version   Show version information
26. Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

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如何下载并运行大语言模型？

至此，已经完成Ollama框架的安装，接下来，可以用一条命令在当地运行大语言模型。以著名的羊驼举例：ollama run llama2。
如果还没有下载过指定的大语言模型，这条命令将会先执行ollama pull llama2，将大语言模型下载到当地，再在当地运行大语言模型。
下载完成后，运行效果如下：

1. less代码解读复制代码:~$ ollama run llama2
2. >>> who are you?
4. I am LLaMA, an AI assistant developed by Meta AI that can understand and respond to human input in a conversational manner. I am trained on a massive dataset of text from the internet and can
5. generate human-like responses to a wide range of topics and questions. I can be used to create chatbots, virtual assistants, and other applications that require natural language understanding and
6. generation capabilities.
8. >>> Send a message (/? for help)

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REST API

Ollama还提供了API接口：

1. vbnet代码解读复制代码curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
2.   "model": "llama2",
3.   "prompt":"Why is the sky blue?",
4.   "stream": false
5. }'

复制代码

返回效果如下：

1. json代码解读复制代码{
2.     "model": "llama2",
3.     "created_at": "2024-02-26T04:35:10.787352404Z",
4.     "response": "The sky appears blue because of a phenomenon called Rayleigh scattering, which occurs when sunlight enters Earth's atmosphere. The sunlight encounters tiny molecules of gases such as nitrogen and oxygen, which scatter the light in all directions. The shorter wavelengths of light, such as blue and violet, are scattered more than the longer wavelengths, such as red and orange. This is known as Rayleigh scattering, named after Lord Rayleigh, who first described the phenomenon in the late 19th century. As a result of this scattering, the light that reaches our eyes from the sun appears blue, especially when viewed from a distance. The closer we get to the horizon, the more the blue color appears to fade, as the light has to travel through more of the atmosphere, which scatters the shorter wavelengths even more. It's worth noting that the exact shade of blue can vary depending on the time of day and atmospheric conditions. For example, during sunrise and sunset, when the sun is low in the sky, the sky can take on a more orange or red hue due to the scattering of light by atmospheric particles. So, to summarize, the sky appears blue because of the way light interacts with the tiny molecules of gases in Earth's atmosphere, particularly nitrogen and oxygen.",
5.     "done": true,
6.     "total_duration": 7001870820,
7.     "load_duration": 4930376,
8.     "prompt_eval_duration": 60907000,
9.     "eval_count": 309,
10.     "eval_duration": 6931593000
11. }

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利用API接口，就可以实现更多机动的功能，好比与IDE插件配合，实现当地的编程助手，可参考如下文章： 零基础入门AI：搭建当地的编程助手
FAQ

如何查看运行的日志？

在Linux上运行命令journalctl -u ollama，即可查看运行日志。
如何配置当地大模型对局域网提供服务？

在Linux上创建如下配置文件，并配置环境变量 OLLAMA_HOST 来指定对局域网提供服务的所在，再重启Ollama服务即可。

1. ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf
2. [Service]
3. Environment=OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

复制代码

云云配置后，即可由一台GPU服务器为当地局域网提供大语言模型的服务。
当地有多张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。

1. ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf
2. [Service]
3. Environment=CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2

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下载的大模型存储在哪个路径？

默认情况下，不同操作体系存储的路径如下：

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

如何修改大模型存储的路径？

Linux平台安装Ollama时，默认安装时会创建用户ollama，再将模型文件存储到该用户的目次/usr/share/ollama/.ollama/models。但由于大模型文件通常特别大，有时必要将大模型文件存储到专门的数据盘，此时就必要修改大模型文件的存储路径。
官方提供的方法是设置环境变量“OLLAMA_MODELS

”，但我在Linux上尝试后，并没有乐成。
分析Linux版的安装脚本install.sh后，我发现是由于此中创建了用户ollama和用户组ollama，然后将大模型存储到了该用户的目次/usr/share/ollama/.ollama/models，而我的帐户对ollama帐户的一些操作并不能生效，即使我再手动将我的帐户添加进ollama用户组，也仍旧会有一些权限问题，导致对ollama帐户的目次操作不生效。
由于新建的ollama帐户并没有给我带来额外的便利，末了我用以下步调来实现修改大模型文件的存储路径：

• 修改安装文件 install.sh，取消此中创建用户ollama的步调，参考如下：
  
  1. shell代码解读复制代码# if ! id ollama >/dev/null 2>&1; then
  2.     # status "Creating ollama user..."
  3.     # $SUDO useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama
  4. # fi
  5. # status "Adding current user to ollama group..."
  6. # $SUDO usermod -a -G ollama $(whoami)

  复制代码
• 修改安装文件 install.sh，利用我的帐户来启动ollama服务，参考如下：
  
  1. ini代码解读复制代码    status "Creating ollama systemd service..."
  2.     cat <<EOF | $SUDO tee /etc/systemd/system/ollama.service >/dev/null
  3. [Unit]
  4. Description=Ollama Service
  5. After=network-online.target
  7. [Service]
  8. ExecStart=$BINDIR/ollama serve
  9. User=<myusername>
  10. Group=<myusername>

  复制代码
• 修改安装文件 install.sh，添加如下配置中指定环境变量
  
  1. OLLAMA_MODELS

  复制代码
  指定存储路径，再用此安装文件来安装ollama。
  
  1. ini代码解读复制代码Environment="OLLAMA_MODELS
  3. =/home/paco/lab/LLM/ollama/OLLAMA_MODELS
  5. "

  复制代码
  或者在安装完成后，创建如下配置文件，并配置环境变量
  
  1. OLLAMA_MODELS

  复制代码
  来指定存储路径，再重启Ollama服务。
  
  1. ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf[Service]Environment=OLLAMA_MODELS
  3. =<path>/OLLAMA_MODELS

  复制代码

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行子弟。帮助许多人得到了学习和发展。
我意识到有许多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的本领和经验解答大家在人工智能学习中的许多狐疑，所以在工作繁忙的情况下还是对峙各种整理和分享。但苦于知识流传途径有限，许多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型体系设计入手，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平台构建电商领域假造试衣体系；
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体系；
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。