unsetunset一、Ollama介绍unsetunset

2.1 基本介绍

Ollama是一个支持在WindowsLinuxMacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

主要特点包括:

  1. 跨平台支持WindowsLinuxMacOS系统。

  2. 提供了丰富的模型库,包括QwenLlama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。

  3. 支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。

  4. 允许用户通过编写modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperaturetop_p等,从而调节模型生成效果。

  5. 支持多GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU

  6. 强大的技术团队支持,很多模型开源不到24小时就能获得支持。

总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的AI应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。

2.2 官网

  • Ollama 下载:https://ollama.com/download

  • Ollama 官方主页:https://ollama.com

  • Ollama 官方 GitHub 源代码仓库:https://github.com/ollama/ollama/

unsetunset二、window 安装unsetunset

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Windows(Preview)

下载好以后一路install 安装即可。

安装完成之后,打开一个cmd命令窗口,输入“ollama”命令,如果显示ollama相关的信息就证明安装已经成功了!

unsetunset三、Mac 安装unsetunset

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Mac

下载好后打开安装命令行

unsetunset四、 Linux 安装unsetunset

在Linux系统上,可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装Ollama。下面分别介绍这两种安装方法。

4.1 脚本安装

Ollama提供了一键安装脚本,可以快速在Linux系统上安装Ollama。安装步骤如下:

  1. 打开终端,执行以下命令下载安装脚本:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh   
    
  2. 等待安装完成。安装脚本会自动下载所需的组件,并完成Ollama的安装与配置。

  3. 安装完成后,可以通过以下命令启动Ollama:

    ollama serve   
    

4.2 二进制安装

  1. 将 Ollama 的二进制文件下载到 PATH 中的目录:

    sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama   sudo chmod +x /usr/bin/ollama   
    
  2. 将 Ollama 添加为自启动服务,首先,为 Ollama 创建用户:

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama   
  1. 然后在该位置:/etc/systemd/system/ollama.service 创建服务文件

    [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   
    
  2. 设置开机自启动

    sudo systemctl daemon-reload   sudo systemctl enable ollama   
    
  3. 启动 Ollama,使用以下命令启动 Ollama:systemd

    sudo systemctl start ollama   
    

4.3 安装特定版本

设置 OLLAMA_VERSION字段,,可以安装对应的版本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.3.13 sh   

4.4 查看日志

查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志:

journalctl -e -u ollama   

4.5 更新

通过shell 脚本更新 Ollama:

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

或者下载 Ollama 二进制文件:

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama   sudo chmod +x /usr/bin/ollama   

4.6 卸载

  • 删除 Ollama 服务:
sudo systemctl stop ollama   sudo systemctl disable ollama   sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service   
  • 从 bin 目录中删除 Ollama 二进制文件:/usr/local/bin ,/usr/bin ,/bin
sudo rm $(which ollama)   
  • 删除下载的模型和 Ollama 服务用户和组:
sudo rm -r /usr/share/ollama   sudo userdel ollama   sudo groupdel ollama   

unsetunset三、命令参数unsetunset

以下是 Ollama 使用常见的指令:

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          #从注册表中拉取模型   ollama push          #将模型推送到注册表   ollama list          #列出模型   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   

unsetunset四、设置自定义模型下载路径unsetunset

默认情况下,ollama模型的存储目录如下:

  • macOS: ~/.ollama/models

  • Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models

  • Windows: C:\Users\<username>\.ollama\models

4.1 Windows 更改 Ollama 模型存放位置

在Windows系统中,若要更改Ollama模型的存放位置,可以按照以下步骤操作:

  1. 打开环境变量编辑界面。可以通过以下方式:
  • 右键点击“此电脑”或“我的电脑”,选择“属性”。

  • 在系统窗口中选择“高级系统设置”。

  • 在系统属性窗口中点击“环境变量”按钮。

  1. 在环境变量窗口中,点击“新建”创建一个新的系统变量或用户变量。
  • 变量名:OLLAMA_MODELS

  • 变量值:输入你希望设置的新模型存放路径,例如:D:\Ollama\Models

  1. 点击“确定”保存设置。

  2. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。

4.2 Linux/Mac 更改 Ollama 模型存放位置

在Linux或Mac系统中,更改Ollama模型存放位置的步骤如下:

  1. 打开终端。

  2. 创建一个新的目录作为模型存放位置,例如:

    mkdir -p /path/to/your/new/ollama/models   
    
  3. 设置环境变量。在Linux系统中,可以通过编辑~/.bashrc~/.bash_profile文件(对于bash shell)或~/.zshrc文件(对于zsh shell)。在Mac系统中,可以通过编辑~/.bash_profile~/.zshrc文件。使用以下命令编辑文件:

    nano ~/.bashrc  # 或者使用其他的文本编辑器,如vim   
    
  4. 在文件末尾添加以下行来设置OLLAMA_MODELS环境变量:

    export OLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models"   
    
  5. 保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器,可以按Ctrl + X,然后按Y确认保存,最后按Enter键。

  6. 使环境变量生效。在终端中运行以下命令:

    source ~/.bashrc  # 或者source ~/.bash_profile,取决于你编辑的文件   
    
  7. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。

unsetunset五、导入 huggingface 模型unsetunset

Ollama 从最新版0.3.13开始支持从 Huggingface Hub 上直接拉取各种模型,包括社区创建的 GGUF 量化模型。用户可以通过简单的命令行指令快速运行这些模型。

可以使用如下命令:

ollama run hf.co/{username}/{repository}   

请注意,您可以使用 hf.cohuggingface.co 作为域名。

cover

要选择不同的量化方案,只需在命令中添加一个标签:

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}   

例如:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M   ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0   

量化名称不区分大小写,因此以下命令同样有效:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:iq3_m   

您还可以直接使用完整的文件名作为标签:

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Llama-3.2-3B-Instruct-IQ3_M.gguf   

零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源,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。

有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取【保证100%免费

点击领取 《AI大模型&人工智能&入门进阶学习资源包》

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)

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。

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

5.免费获取

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码或者点击以下链接都可以免费领取【保证100%免费】

点击领取 《AI大模型&人工智能&入门进阶学习资源包》

在这里插入图片描述

Logo

火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台,聚焦Agent与大模型开发,提供豆包系列模型(图像/视频/视觉)、智能分析与会话工具,并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长,新用户可领50万Tokens权益,助力构建智能应用。

更多推荐