如何本地部署和使用大型语言模型:Ollama 教程

随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为科技界的一个热门话题。这些模型能够理解和生成人类语言,为开发者提供了无限的可能性。本文将介绍如何使用Ollama,一个轻量级的框架,来本地部署和使用这些强大的语言模型。

如何本地部署和使用大型语言模型:Ollama 教程

Ollama 快速上手

Ollama提供了一个简单的平台,让开发者能够在本地轻松部署和运行大型语言模型,无需依赖外部云服务。这不仅可以降低成本,还能提高数据处理的隐私性和安全性。

安装Ollama

Ollama支持macOS、Windows、Linux和Docker,可以满足不同开发者的需求。下面是安装步骤:

  • macOS
    [下载](https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip)
  • Windows(预览版):
    [下载](https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe)
  • Linux
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

    或者参考手动安装说明

  • Docker
    官方Ollama Docker镜像ollama/ollama可在Docker Hub上找到。

运行模型

安装完成后,即可运行模型。例如,要运行Llama 2模型,只需输入:

ollama run llama2

Ollama支持的模型列表可以在ollama.com/library上找到。

自定义模型

Ollama不仅支持运行预训练的语言模型,还允许开发者自定义模型,以满足特定的应用需求。

从GGUF导入模型

  1. 创建一个名为Modelfile的文件,并使用FROM指令指定你想要导入的模型的本地文件路径。
    FROM ./vicuna-33b.Q4_0.gguf
  2. 在Ollama中创建模型:
    ollama create example -f Modelfile
  3. 运行模型:
    ollama run example

自定义提示

也可以自定义模型的提示(prompt),以实现更具体的交互需求。例如,自定义llama2模型的提示:

ollama pull llama2

然后创建Modelfile

FROM llama2

# 设置创造力参数
PARAMETER temperature 1

# 设置系统消息
SYSTEM """
You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
"""

接下来,创建并运行模型:

ollama create mario -f ./Modelfile
ollama run mario
>>> hi
Hello! It's your friend Mario.

命令行接口参考

Ollama提供了一套丰富的命令行接口(CLI),便于管理和运行模型。

  • 创建模型:ollama create mymodel -f ./Modelfile
  • 拉取模型:ollama pull llama2
  • 删除模型:ollama rm llama2
  • 复制模型:ollama cp llama2 my-llama2
  • 多行输入:使用"""包裹文本
  • 传递提示作为参数:ollama run llama2 "Summarize this file: $(cat README.md)"
  • 查看本地模型列表:ollama list
  • 启动Ollama服务:ollama serve

通过上述介绍,我们了解到Ollama是一个强大而灵活的工具,能够帮助开发者在本地部署和运行大型语言模型。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都可以轻松上手,探索人工智能的无限可能。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:如何本地部署和使用大型语言模型:Ollama 教程

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