网站建设先进部门评选标准,wordpress 分享按钮,福州最好的网站设计服务公司,网站建设基础教案Ollama教程——入门#xff1a;开启本地大型语言模型开发之旅 引言安装ollamamacOSWindows预览版LinuxDocker ollama的库和工具ollama-pythonollama-js 快速开始运行模型访问模型库 自定义模型从GGUF导入模型自定义提示 CLI参考创建模型拉取模型删除模型复制模型多行输入多模态… Ollama教程——入门开启本地大型语言模型开发之旅 引言安装ollamamacOSWindows预览版LinuxDocker ollama的库和工具ollama-pythonollama-js 快速开始运行模型访问模型库 自定义模型从GGUF导入模型自定义提示 CLI参考创建模型拉取模型删除模型复制模型多行输入多模态模型提示作为参数传入 REST API生成响应与模型对话 构建ollama安装依赖生成依赖构建二进制文件 运行本地构建总结 引言
在当今的技术世界里大型语言模型Large Language Models, LLMs已经成为了不可或缺的工具它们能够在各种任务上展示出人类级别的性能从文本生成到代码编写再到语言翻译。然而部署和运行这些模型通常需要大量的资源和专业知识尤其是在本地环境中。这就是ollama登场的地方。
ollama是一个旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的工具。它提供了一个轻量级、易于扩展的框架让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMs。通过ollama开发者可以访问和运行一系列预构建的模型或者导入和定制自己的模型无需关注复杂的底层实现细节。
本文将指导您如何安装ollama介绍其主要功能以及如何利用它来探索和利用大型语言模型的强大能力。无论您是希望快速体验LLMs还是需要在本地环境中深度定制和运行模型ollama都能提供必要的工具和指南。
安装ollama
ollama的安装过程简单直接支持包括macOS、Windows、Linux在内的多种操作系统以及Docker环境确保了广泛的可用性和灵活性。以下是各平台的安装指南。
macOS
对于macOS用户ollama提供了一个预打包的zip文件可以通过以下链接下载Download
下载完成后解压zip文件并按照包内的说明完成安装。安装过程可能需要您确认安全性和权限设置以确保软件能够正常运行。
Windows预览版
Windows用户可以通过下面的链接下载安装程序Download
运行安装程序并遵循屏幕上的指示完成安装。请注意Windows版本目前处于预览阶段可能还不如其他平台稳定。
Linux
在Linux上您可以使用以下命令行方式进行安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh此脚本会自动检测您的系统环境并安装所需的依赖和ollama本身。如果您希望手动安装也可以参考手动安装指南。
Docker
ollama同样提供了官方Docker镜像可以通过以下命令拉取
docker pull ollama/ollama使用Docker安装ollama能够确保环境的一致性和隔离性特别适合在多种环境中进行测试和部署。
ollama的库和工具
在成功安装ollama之后您可以利用它提供的多个库和工具来扩展您的开发工作。ollama主要支持Python和JavaScript两种编程语言的库分别是ollama-python和ollama-js这两个库使得在相应的语言环境中使用ollama变得更加方便和高效。
ollama-python
ollama-python库提供了一个Python接口来与ollama交互使得Python开发者可以轻松地在他们的项目中集成和运行大型语言模型。安装此库非常简单只需使用pip命令
pip install ollama-python安装后您可以通过几行简单的代码来运行模型比如
import ollama# 运行Llama 2模型
response ollama.run(llama2, 你好世界)
print(response)ollama-js
对于JavaScript开发者ollama-js库同样提供了一个易于使用的接口。您可以通过npm或yarn来安装这个库
npm install ollama-js
# 或者
yarn add ollama-js安装完成后您可以在Node.js项目中直接调用ollama
const ollama require(ollama-js);// 运行Llama 2模型
ollama.run(llama2, Hello world!, response {console.log(response);
});通过这些库ollama极大地简化了在不同语言项目中使用大型语言模型的过程不论您是在构建AI驱动的应用还是仅仅想要在本地测试和学习这些模型ollama都能提供必要的支持。
快速开始
ollama的快速开始指南将帮助您迅速上手运行大型语言模型。这一部分将指导您如何利用简单的命令行操作来启动和与模型交互。
运行模型
要开始与模型交互您首先需要选择一个模型来运行。ollama提供了一个丰富的模型库包括最新的Llama 2模型。运行模型的命令非常直接
ollama run llama2这个命令会启动Llama 2模型之后您就可以与它进行交互了。在命令行中输入您的问题或提示模型将返回相应的答案。
访问模型库
ollama支持的模型列表可在ollama.com/library上找到。这里列出了所有可用的模型及其详细信息包括模型的参数数量、大小和下载指令。下面是一些可以直接运行的示例模型
模型参数量大小下载指令Llama 27B3.8GBollama run llama2Dolphin Phi2.7B1.6GBollama run dolphin-phiCode Llama7B3.8GBollama run codellamaLlama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensored
选择您感兴趣的模型并使用相应的下载指令即可开始使用。请注意运行大型模型可能需要较多的内存空间。例如运行7B参数量的模型至少需要8GB的RAM而13B参数量的模型则需要16GB的RAM。
自定义模型
ollama不仅支持运行预构建的模型还提供了灵活的工具来导入和自定义您自己的模型。无论是从GGUF格式导入还是进行模型的个性化设置ollama都能满足您的需求。
从GGUF导入模型
若您手头有GGUF格式的模型可以轻松地将其导入到ollama中。首先您需要创建一个名为Modelfile的文件并在其中指定要导入的模型路径
FROM ./your-model.gguf然后使用下面的命令来创建模型
ollama create your-model-name -f Modelfile最后通过运行以下命令来启动模型
ollama run your-model-name自定义提示
您还可以通过自定义提示来调整模型的行为。首先拉取您想要定制的模型
ollama pull llama2接着创建一个Modelfile在其中设置参数和系统消息
FROM llama2
# 设置创造性更高的温度参数
PARAMETER temperature 1
# 设置系统消息
SYSTEM
你是超级马里奥以马里奥的身份回答问题。之后创建并运行您的定制模型
ollama create custom-llama2 -f Modelfile
ollama run custom-llama2这样您就能按照自己的需求定制模型了。
CLI参考
ollama提供了一套丰富的命令行界面CLI工具允许用户从命令行管理模型。这些命令涵盖了从创建模型到更新、删除以及运行模型的各个方面。以下是一些核心命令的使用说明。
创建模型
使用ollama create命令可以根据Modelfile创建一个新的模型
ollama create my-model -f ./Modelfile这个命令会读取Modelfile中的配置并创建一个名为my-model的新模型。
拉取模型
要从ollama的模型库中拉取一个模型到本地可以使用ollama pull命令
ollama pull llama2这个命令不仅可以用来下载新的模型也可以更新本地的模型。如果模型已经存在ollama pull会仅下载变更的部分。
删除模型
如果需要删除一个本地的模型可以使用ollama rm命令
ollama rm my-model这将从您的本地环境中删除名为my-model的模型。
复制模型
您可以使用ollama cp命令复制一个模型创建一个新的模型副本
ollama cp original-model new-model这将创建一个original-model的副本并将其命名为new-model。
多行输入
对于需要多行输入的情况您可以使用三个引号来包围文本
ollama run my-model 第一行
第二行
第三行多模态模型
ollama支持多模态模型允许您处理包括文本和图片在内的多种类型的输入。例如
ollama run my-multimodal-model 这张图片上是什么 /path/to/image.png提示作为参数传入
您还可以将提示直接作为命令行参数传给模型
ollama run my-model 请总结这个文件$(cat README.md)这将把README.md文件的内容作为提示传给模型。
REST API
除了命令行界面ollama还提供了REST API使得您可以通过HTTP请求与模型交互。这对于在Web应用程序中集成ollama尤其有用。
生成响应
要生成模型的响应您可以发送一个POST请求到/api/generate
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama2,prompt: 为什么天空是蓝色的
}这将返回模型对于给定提示的回答。
与模型对话
如果您想要与模型进行对话式交互可以发送请求到/api/chat
curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -d {model: mistral,messages: [{ role: user, content: 为什么天空是蓝色的 }]
}这将启动一个对话会话并返回模型的回答。
既然我们已经探讨了ollama的核心功能和操作方法让我们继续了解如何构建和运行ollama以及如何从开发者的角度更深入地利用它。
构建ollama
构建ollama允许您参与到其开发中定制特定的功能或对现有代码进行改进。以下是构建ollama的基本步骤。
安装依赖
构建ollama之前您需要确保系统中安装了必要的依赖。对于大多数用户这意味着需要安装cmake和go。例如在macOS上您可以使用Homebrew来安装这些依赖
brew install cmake go在其他操作系统上您可能需要使用不同的包管理器来安装cmake和go。
生成依赖
安装好必要的软件后下一步是生成ollama的依赖项。这可以通过执行以下命令完成
go generate ./...这个命令会处理ollama项目中的所有必要的预生成步骤确保后续的构建过程可以顺利进行。
构建二进制文件
完成依赖生成后您就可以构建ollama的二进制文件了。构建过程同样简单只需执行以下命令
go build .这将编译ollama的源代码生成一个可执行的二进制文件。这个文件可以用来直接运行ollama或者进行进一步的测试和开发。
更详细的构建指南和开发者文档可以在ollama的GitHub页面上找到。
运行本地构建
构建完成后您就可以开始运行ollama了。首先启动ollama的服务器
./ollama serve这个命令会启动ollama的后台服务监听指定的端口等待接收和处理请求。
然后在另一个终端窗口您可以运行一个模型比如
./ollama run llama2这将使用您本地构建的ollama版本来运行Llama 2模型您可以像使用发布版本的ollama一样与它进行交互。
总结
ollama提供了一个强大而灵活的平台允许开发者在本地环境中轻松地部署和运行大型语言模型。无论您是希望快速体验这些模型的能力还是需要深度定制和开发ollama都能满足您的需求。通过上述的指南您应该已经对如何使用ollama有了较为全面的了解可以开始您的探索和开发之旅了。
