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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


本地运行Llama3极简傻瓜教程
发布日期:2024-04-25 07:33:38 浏览次数: 3165


meta 4.19号放出了最新的开源模型,啪啪啪打某度的脸,甚至有网友调侃:“水一百度会开,人一百度会死”(暗讽某莆田xx西事件)!

废话不多说,开始我们的极简傻瓜教程。

Ollama 在本地简单的运行llama

Ollama 是一个简化的工具,用于在本地运行开源 LLM,包括 Mistral 和 Llama 2。Ollama 将模型权重、配置和数据集捆绑到一个由 Modelfile 管理的统一包中。Ollama 支持各种 LLM,支持的模型如下:

ModelParametersSize
Llama 38B4.7GB
Llama 370B40GB
Mistral7B4.1GB
Dolphin Phi2.7B1.6GB
Phi-22.7B1.7GB
Neural Chat7B4.1GB
Starling7B4.1GB
Code Llama7B3.8GB
Llama 2 Uncensored7B3.8GB
Llama 2 13B13B7.3GB
Llama 2 70B70B39GB
Orca Mini3B1.9GB
LLaVA7B4.5GB
Gemma2B1.4GB
Gemma7B4.8GB
Solar10.7B6.1GB

地址:https://ollama.com/

安装

网址:https://ollama.com/download

  1. 从官方网站下载 Ollama。
  2. 下载后,安装过程简单明了,与其他软件安装类似。对于 MacOS 和 Linux 用户,您可以使用一个命令安装 Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

windows 也支持预览版了,但是本博主在安装过程中失败,然后放弃采用了windows wsl 在ubuntu上运行,这个在后文介绍。

运行llama3

输入命令

ollama run llama3

界面显示如下,程序会把权重文件下载下来,默认下载的是llama3:8b。下载完成,提示send a message ? 然后我们测试一个问题。

加个web ui来运行,更直观!

这里我采用了开源项目 open-webui,网址:https://github.com/open-webui/open-webui 。该项目的ui和chatgpt非常类似,截图如下:

我打算直接采用该项目的docker镜像来运行,简单快捷,假设你的电脑已经安装了docker.

下载open-webui docker镜像

docker pull ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main

启动镜像

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

如果你遇到了连接问题,通常是因为 WebUI docker 容器无法访问容器内的 127.0.0.1:11434 (host.docker.internal:11434) 的 Ollama 服务器,使用 docker 命令中的  --network=host  标志来解决这个问题,注意端口从 3000 改为 8080,导致链接:http://localhost:8080 。

访问

输入地址 http://localhost:8080  进行访问,初次访问需要注册。

配置

你需要配置Ollama 访问url(配置成http://127.0.0.1:11434) 和 选择模型,录屏如下:

测试效果

将 Ollama 与 Python 结合使用

您也可以将 Ollama 与 Python 一起使用。LiteLLM 是一个 Python 库,它提供了一个统一的接口来与各种 LLM 进行交互,包括 Ollama 运行的 LLM。要将 Ollama 与 LiteLLM 一起使用,您首先需要确保您的 Ollama 服务器正在运行。然后,您可以使用该函数向服务器发出请求。下面是如何执行此操作的示例:litellm.completion

from litellm import completion

response = completion(
model="ollama/llama3",
messages=[{ "content""respond in 20 words. who are you?""role""user"}],
api_base="http://localhost:11434"
)

print(response)

和LlamaIndex、LangChain整合使用

LangChain

from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model="llama3")
llm.invoke("Why is the sky blue?")

Llamaindex

from llama_index.llms.ollama import Ollama
llm = Ollama(model="llama3")
llm.complete("Why is the sky blue?")

补充资料

什么是WSL

不知道各位小伙伴是否有听说过wsl呢?wsl的全程是Windows Subsystem for Linux,也就是windows的linux子系统,也就是我们用再安装虚拟机或者双系统,可以在windows上顺畅的运行linux。

安装指南如下:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install

在WSL中安装cuda来加速模型

前提是你的显卡是英伟达的,可以安装用来加速模型的推理,否则就要靠cpu,回答的速度会降低很多!

安装指南参考:https://github.com/ashishpatel26/Cuda-installation-on-WSL2-Ubuntu-20.04-and-Windows11



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