1. Ollama 部署的本地模型

Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：https://ollama.com/

以下是其主要特点和功能概述：

1. 1简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。

2. 2轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。

3. 3API支持：提供了一个简洁的 API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。

4. 4预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源

1.1 一键安装

curl: (77) error setting certificate verify locations:CAfile: /data/usr/local/anaconda/ssl/cacert.pemCApath: none
报错原因：cacert.pem 的寻址路径 CAfile 不对，也就是在该路径下找不到文件。

• 解决方法：

1. 1找到你的 cacert.pem 文件所在位置 /path/to/cacert.pem。如果你没有该证书，可以先在 https://curl.se/ca/cacert.pem 下载，保存在某个目录中。

2. 2设置环境变量

export CURL_CA_BUNDLE=/path/to/cacert.pem  
#将"/path/to/cacert.pem"替换为你的证书文件的实际路径。  
export CURL_CA_BUNDLE=/www/anaconda3/anaconda3/ssl/cacert.pem  

• 执行下载

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

1.2 手动安装

ollama中文网：https://ollama.fan/getting-started/linux/

1. 1下载 ollama 二进制文件：Ollama 以自包含的二进制文件形式分发。将其下载到您的 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. 1将 Ollama 添加为启动服务（推荐）：为 Ollama 创建一个用户：

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama  

3.在 /etc/systemd/system/ollama.service 中创建一个服务文件：

#vim ollama.service   
  
[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  

3. 1然后启动服务：

sudo systemctl daemon-reload  
sudo systemctl enable ollama  

4. 1启动 Ollama¶
   使用 systemd 启动 Ollama：

sudo systemctl start ollama  

5. 1更新，查看日志

#再次运行  
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama  
sudo chmod +x /usr/bin/ollama  
  
#要查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志，请运行：  
journalctl -u ollama  

6. 1步骤7：关闭 Ollama 服务

#关闭ollama服务  
service ollama stop  
  

1.3 Linux内网离线安装Ollama

1. 1查看服务器CPU的型号

##查看Linux系统CPU型号命令，我的服务器cpu型号是x86_64  
lscpu  

2. 1步骤2：根据CPU型号下载Ollama安装包，并保存到目录

下载地址：https://github.com/ollama/ollama/releases/

#x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64  
#aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm64  
  

#有网机器下载过来也一样  
wget https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64  

下载到离线服务器上:/usr/bin/ollama ollama就是你下载的ollama-linux-amd64 改名了（mv），其他步骤一致

1.4 修改存储路径

Ollama模型默认存储在：

• macOS: ~/.ollama/models

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

• Windows: C:\Users.ollama\models

如果 Ollama 作为 systemd 服务运行，则应使用以下命令设置环境变量systemctl：

1. 1

   通过调用 来编辑 systemd 服务systemctl edit ollama.service。这将打开一个编辑器。

2. 2

   Environment对于每个环境变量，在部分下添加一行[Service]：

直接在“/etc/systemd/system/ollama.service”增了2行:

[Service]  
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861"  
Environment="OLLAMA_MODELS=/www/algorithm/LLM_model/models"  

3. 1

   保存并退出。

4. 2

   重新加载systemd并重新启动 Ollama：

systemctl daemon-reload   
systemctl restart ollama  

参考链接：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md

5. 1使用 systemd 启动 Ollama：

sudo systemctl start ollama  

6. 1终止

终止(ollama加载的大模型将会停止占用显存，此时ollama属于失联状态，部署和运行操作失效，会报错：

Error: could not connect to ollama app, is it running?需要启动后，才可以进行部署和运行操作

systemctl stop ollama.service  

• 终止后启动（启动后，可以接着使用ollama 部署和运行大模型）

systemctl start ollama.service  

1.5 启动LLM

• 下载模型

ollama pull llama3.1  
ollama pull qwen2  

• 运行大模型

ollama run llama3.1  
ollama run qwen2  

• 查看是否识别到大模型: ollama list, 如果成功, 则会看到大模型

ollama list  
NAME            ID              SIZE    MODIFIED      
qwen2:latest    e0d4e1163c58    4.4 GB  3 hours ago  

• 使用该ollama ps命令查看当前已加载到内存中的模型。

NAME            ID              SIZE    PROCESSOR       UNTIL                
qwen2:latest    e0d4e1163c58    5.7 GB  100% GPU        3 minutes from now  

• nvidia-smi查看

+---------------------------------------------------------------------------------------+  
| NVIDIA-SMI 535.86.10              Driver Version: 535.86.10    CUDA Version: 12.2     |  
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+  
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |  
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |  
|                                         |                      |               MIG M. |  
|=========================================+======================+======================|  
|   0  Tesla V100-SXM2-32GB           On  | 00000000:00:08.0 Off |                    0 |  
| N/A   35C    P0              56W / 300W |   5404MiB / 32768MiB |      0%      Default |  
|                                         |                      |                  N/A |  
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+  
                                                                                           
+---------------------------------------------------------------------------------------+  
| Processes:                                                                            |  
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |  
|        ID   ID                                                             Usage      |  
|=======================================================================================|  
|    0   N/A  N/A   3062036      C   ...unners/cuda_v11/ollama_llama_server     5402MiB |  
+---------------------------------------------------------------------------------------+  

• 启动后，我们可验证是否可用：

curl http://10.80.2.195:7861/api/chat -d '{  
  "model": "llama3.1",  
  "messages": [  
    { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }  
  ]  
}'  

1.6 更多其他配置

Ollama 可以设置的环境变量：

• OLLAMA_HOST：这个变量定义了Ollama监听的网络接口。通过设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0，我们可以让Ollama监听所有可用的网络接口，从而允许外部网络访问。

• OLLAMA_MODELS：这个变量指定了模型镜像的存储路径。通过设置OLLAMA_MODELS=F:\OllamaCache，我们可以将模型镜像存储在E盘，避免C盘空间不足的问题。

• OLLAMA_KEEP_ALIVE：这个变量控制模型在内存中的存活时间。设置OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h可以让模型在内存中保持24小时，提高访问速度。

• OLLAMA_PORT：这个变量允许我们更改Ollama的默认端口。例如，设置OLLAMA_PORT=8080可以将服务端口从默认的11434更改为8080。

• OLLAMA_NUM_PARALLEL：这个变量决定了Ollama可以同时处理的用户请求数量。设置OLLAMA_NUM_PARALLEL=4可以让Ollama同时处理两个并发请求。

• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：这个变量限制了Ollama可以同时加载的模型数量。设置OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4可以确保系统资源得到合理分配。

Environment=“OLLAMA_PORT=9380” 没有用

• 这样指定：Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861"

• 指定 GPU
  本地有多张 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【测试序号从0还是1开始，应是从0开始】。

vim /etc/systemd/system/ollama.service  
[Service]  
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"  

1.7 Ollama常见命令

1. 1重启 ollama

systemctl daemon-reload  
systemctl restart ollama  

2. 1重启 ollama 服务

ubuntu/debian

sudo apt update  
sudo apt install lsof  
stop ollama  
lsof -i :11434  
kill <PID>  
ollama serve  
  
  

• Ubuntu

sudo apt update  
sudo apt install lsof  
stop ollama  
lsof -i :11434  
kill <PID>  
ollama serve  
  

3. 1确认服务端口状态：

netstat -tulpn | grep 11434  
  

4. 1配置服务

为使外网环境能够访问到服务，需要对 HOST 进行配置。

打开配置文件：

vim /etc/systemd/system/ollama.service  
  

根据情况修改变量 Environment：

服务器环境下：

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"  
  

虚拟机环境下：

Environment="OLLAMA_HOST=服务器内网IP地址:11434"  
  

1.8 卸载Ollama

如果决定不再使用Ollama，可以通过以下步骤将其完全从系统中移除：

（1）停止并禁用服务：

sudo systemctl stop ollama  
sudo systemctl disable ollama  

（2）删除服务文件和Ollama二进制文件：

sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service   
sudo rm $(which ollama)  

（3）清理Ollama用户和组：

sudo rm -r /usr/share/ollama  
sudo userdel ollama  
sudo groupdel ollama  

通过以上步骤，不仅能够在Linux平台上成功安装和配置Ollama，还能够灵活地进行更新和卸载。

2.OpenLLM 部署

OpenLLM 于 2023 年 6 月开源，是一个用于部署大语言模型的框架。目前，该项目在 GitHub 上已经获得了 9.6K星标。其最初的口号是通过一行代码或相对轻松地在不同的大语言模型之间切换，为个人用户提供方便。OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台，它可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。

• 安装

pip install openllm  # or pip3 install openllm  
openllm hello  

• 支持模型

• Llama-3.1

• Llama-3

• Phi-3

• Mistral

• Gemma-2

• Qwen-2

• Gemma

• Llama-2

• Mixtral

• 在 设置 > 模型供应商 > OpenLLM 中填入：

• 模型名称：

• 服务器 URL：http://<Machine_IP>:3333 替换成您的机器 IP 地址 “保存” 后即可在应用中使用该模型。

OpenLLM 提供了一个内置的 Python 客户端，允许您与模型进行交互。在不同的终端窗口或 Jupyter notebook 中，创建一个客户端以开始与模型交互：

import openllm  
client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000')  
client.query('Explain to me the difference between "further" and "farther"')  

• 可以使用 openllm query 命令从终端查询模型：

export OPENLLM_ENDPOINT=http://localhost:3000  
openllm query 'Explain to me the difference between "further" and "farther"'  

使用 openllm models 命令查看 OpenLLM 支持的模型及其变体列表。

3.LocalAI 部署

LocalAI 是一个本地推理框架，提供了 RESTFul API，与 OpenAI API 规范兼容。它允许你在消费级硬件上本地或者在自有服务器上运行 LLM（和其他模型），支持与 ggml 格式兼容的多种模型家族。不需要 GPU。Dify 支持以本地部署的方式接入 LocalAI 部署的大型语言模型推理和 embedding 能力。

• giuhub：https://github.com/mudler/LocalAI/tree/master

• 官网手册：https://localai.io/docs/getting-started/models/

• 官方快速部署手册案例：https://localai.io/docs/getting-started/models/

1. 1首先拉取 LocalAI 代码仓库，并进入指定目录

git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI  
cd LocalAI/examples/langchain-chroma  

2. 1下载demo LLM 和 Embedding 模型（仅供参考）

wget https://huggingface.co/skeskinen/ggml/resolve/main/all-MiniLM-L6-v2/ggml-model-q4_0.bin -O models/bert  
wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j  

• 参考文章：告别Hugging Face模型下载难题

3. 1配置 .env 文件

mv .env.example .env  

NOTE：请确保 .env 中的 THREADS 变量值不超过您本机的 CPU 核心数。

4. 1启动 LocalAI

#start with docker-compose  
$docker-compose up -d --build  
  
#tail the logs & wait until the build completes  
docker logs -f langchain-chroma-api-1  
7:16AM INF Starting LocalAI using 4 threads, with models path: /models  
7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1 (9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc)  
  
 ┌───────────────────────────────────────────────────┐   
 │                   Fiber v2.48.0                   │   
 │               http://127.0.0.1:8080               │   
 │       (bound on host 0.0.0.0 and port 8080)       │   
 │                                                   │   
 │ Handlers ............ 55  Processes ........... 1 │   
 │ Prefork ....... Disabled  PID ................ 14 │   
 └───────────────────────────────────────────────────┘  

开放了本机 http://127.0.0.1:8080 作为 LocalAI 请求 API 的端点。

并提供了两个模型，分别为：

• LLM 模型：ggml-gpt4all-j

  对外访问名称：gpt-3.5-turbo（该名称可自定义，在 models/gpt-3.5-turbo.yaml 中配置。

• Embedding 模型：all-MiniLM-L6-v2

  对外访问名称：text-embedding-ada-002（该名称可自定义，在 models/embeddings.yaml 中配置。

使用 Dify Docker 部署方式的需要注意网络配置，确保 Dify 容器可以访问到localAI 的端点，Dify 容器内部无法访问到 localhost，需要使用宿主机 IP 地址。

5. 1LocalAI API 服务部署完毕，在 Dify 中使用接入模型

在 设置 > 模型供应商 > LocalAI 中填入：

• 模型 1：ggml-gpt4all-j

• 模型类型：文本生成

• 模型名称：gpt-3.5-turbo

• 服务器 URL：http://127.0.0.1:8080

• 若 Dify 为 docker 部署，请填入 host 域名：http://your-LocalAI-endpoint-domain:8080，可填写局域网 IP 地址，如：http://192.168.1.100:8080

• 模型 2：all-MiniLM-L6-v2

• 模型类型：Embeddings

• 模型名称：text-embedding-ada-002

• 服务器 URL：http://127.0.0.1:8080

• 若 Dify 为 docker 部署，请填入 host 域名：http://your-LocalAI-endpoint-domain:8080，可填写局域网 IP 地址，如：http://192.168.1.100:8080

如需获取 LocalAI 更多信息，请参考：https://github.com/go-skynet/LocalAI

4.配置LLM+Dify(ollama

• 确认服务端口状态：

netstat -tulnp | grep ollama  
#netstat -tulpn | grep 11434  

• 报错：“Error: could not connect to ollama app, is it running?”

参考链接：https://stackoverflow.com/questions/78437376/run-ollama-run-llama3-in-colab-raise-err-error-could-not-connect-to-ollama

/etc/systemd/system/ollama.service文件是：

[Service]  
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve  
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861"  
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"  

• 运行指令

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861  
ollama list  
ollama run llama3.1  
  
#直接添加到环境变量也可以  
vim ~/.bashrc   
source ~/.bashrc  

在 设置 > 模型供应商 > Ollama 中填入：

• 模型名称：llama3.1

• 基础 URL：http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434

• 此处需填写可访问到的 Ollama 服务地址。

• 若 Dify 为 docker 部署，建议填写局域网 IP 地址，如：http://10.80.2.195:11434 或 docker 宿主机 IP 地址，如：http://172.17.0.1:11434。

• 若为本地源码部署，可填写 http://localhost:11434。

• 模型类型：对话

• 模型上下文长度：4096

• 模型的最大上下文长度，若不清楚可填写默认值 4096。

• 最大 token 上限：4096

• 模型返回内容的最大 token 数量，若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致。

• 是否支持 Vision：是

• 当模型支持图片理解（多模态）勾选此项，如 llava。

• 点击 “保存” 校验无误后即可在应用中使用该模型。

• Embedding 模型接入方式与 LLM 类似，只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。

• 如果您使用Docker部署Dify和Ollama，您可能会遇到以下错误:

httpconnectionpool(host=127.0.0.1, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>: fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused'))  
  
httpconnectionpool(host=localhost, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>: fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused'))  

这个错误是因为 Docker 容器无法访问 Ollama 服务。localhost 通常指的是容器本身，而不是主机或其他容器。要解决此问题，您需要将 Ollama 服务暴露给网络。

4.1.多模型对比

参考单个模型部署一样，进行再一次配置添加即可

• 需要注意的是添加完新的模型配置后，需要刷新dify网页，直接网页端刷新就好，新添加的模型就会加载进来

• 可以看到调用后模型资源消耗情况

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很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（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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