本地部署大模型（Ollama）

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在本地部署大模型：使用 Ollama 的完整指南

随着人工智能技术的快速发展，大模型逐渐成为推动业务创新和技术进步的重要力量。然而，部署大模型往往需要复杂的硬件资源、专业的工具和充足的准备。幸运的是，在云服务日益普及的情况下，本地部署大模型也变得越来越可行。

本文将为你详细讲解如何在本地利用 Ollama 成功部署一个大模型，帮助你高效地完成部署过程。

引言

随着人工智能技术的发展，越来越多的人开始关注如何在自己的设备上运行大型语言模型（LLM）。Ollama 是一个开源项目，旨在帮助用户在本地部署并运行大模型。它支持多种平台和架构，并且提供了简便的安装和使用方法。

准备工作

1. 安装必要软件

要使用 Ollama，首先需要安装以下软件：

  • Python：Ollama 是 Python 的依赖项，因此必须安装最新版本的 Python。
  • Git：用于下载和管理模型文件。
  • Jupyter Notebook（可选）：一个用于运行和调试模型代码的交互式环境。
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python -m pip install git

2. 下载模型文件

Ollama 支持多种模型格式，包括：

  • ABBYY GPT（Windows）
  • PDFToOCR（Linux/macOS）

你可以从 Ollama 官方网站 或者其他开源仓库下载所需的模型文件。

安装依赖项

1. 安装 Ollama

运行以下命令安装 Ollama：

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python -m pip installollama

2. 安装相关库

为了使用 Ollama，需要安装一些必要的 Python 库：

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python -m pip installllamaLLaMAftfytorchfaiss-cpu

配置环境变量

在 Windows 系统中，Ollama 服务的启动可能依赖于系统环境变量。确保将当前目录添加到 Windows 系统路径变量中。

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setpath "C:\Users\YourName\Documents"

启动 Ollama 服务

1. 启动本地服务

在 Windows 系统中，运行以下命令启动 Ollama 服务：

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ollama /start

2. 等待服务就绪

在命令提示符窗口中，你可以执行以下命令来等待 Ollama 服务就绪：

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ollama ready?

使用 Ollama

1. 在 Jupyter Notebook 中使用

如果使用了 Jupyter Notebook，可以将启动脚本添加到 notebook 的顶部：

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from ollama import Ollama

ollama = Ollama()
result = ollama.create_query("你的问题是什么？")
print(result)

2. 在 Python 脚本中使用

你可以直接在 Python 脚本中导入 Ollama 模块并运行查询：

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from ollama import Ollama

ollama = Ollama()
result = ollama.create_query("你的问题是什么？")
print(result)

测试部署

1. 检查模型文件

确保模型文件已正确下载并放置在指定位置。

2. 运行推理示例

尝试运行以下代码，确认是否能够得到预期结果：

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from ollama import Ollama

ollama = Ollama()
result = ollama.create_query("你的问题是什么？")
print(result)

结论

通过以上步骤，你已经成功在本地部署并使用 Ollama 模型。Ollama 的灵活配置和简便使用方法使得它成为运行大模型的理想选择。