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一文彻底整明白，基于Ollama工具的LLM大语言模型

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转载：一文彻底整明白，基于Ollama工具的LLM大语言模型

前言

为了方便把我们的大模型对话机器人分享出去，聊天机器人最后是基于Web网站，可通过浏览器访问，本文正是通过Ollama和WebUI在本地部署Llama 3Web 版聊天机器人，本文包括如下部分：

  • 什么是Ollama，它与Llama是什么关系？
  • 安装Ollama大语言模型工具
  • 安装Node.js编程语言工具包（为接下来的 Web 可视化聊天界面做好准备）
  • 基于Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型文件
  • 部署Ollama大模型 Web 可视化聊天界面
  • 愉快的与Llama 3大模型俩天对话
  • 最后，Ollama大模型工具的其他用法

什么是Ollama，它与Llama是什么关系？

Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma等开源的大型语言模型。

Ollama目前支持以下大语言模型：https://ollama.com/library

Ollama支持的大模型列表

因此，Ollama与Llama的关系：Llama是大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于Llama模型）便捷的管理和运维工具

安装Ollama大语言模型工具

Ollama提供了MacOS、Linux和Windows操作系统的安装包，大家可根据自己的操作系统，下载安装即可：

Ollama下载页面

安装包下载之后的安装过程，和日常安装其他软件没有差别，包括点击Next以及Install等安装ollama到命令行。安装后续步骤中，我们可无需安装任何模型（默认是Llama 3），因为我们在上文中已经安装了Llama 3 8B大模型，后面可以直接使用。

当然，假如没有根据我的前面博文安装Llama 3 8B模型，在安装Ollama过程中，也可以一起进行安装。

安装Node.js编程语言工具包

安装Node.js编程语言工具包和安装其他软件包一样，下载安装即可：https://nodejs.org

安装完成之后，可以验证一下 Node.js 的版本，建议用目前的最新v20版本：

node -v

基于Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型

通过Ollama启动大语言模型（如果模型不存在，会自动从网上下载模型）：

ollama run Llama-3-8B

Ollama启动成功输出

启动完毕，其实我们已经有了一个控制台聊天界面，可以通过控制台与Llama-3-8B聊天了

如果我们不想要这个模型了，也可以通过命令行删除模型文件：ollama rm Llama-3-8B

Ollama存放模型文件根目录：~/.ollama

部署Ollama大模型 Web 可视化聊天界面

控制台聊天对话界面体验总归是不太好，接下来部署 Web 可视化聊天界面。

首先，下载ollama-webuiWeb 工程代码：git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

然后切换ollama-webui代码的目录：cd ollama-webui-lite

设置 Node.js 工具包镜像源，以接下来下载 Node.js 的依赖包更加快速：npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/

安装 Node.js 依赖的工具包：npm install

最后，启动 Web 可视化界面：npm run dev

Web对话机器人部署成功输出

如果看到以上输出，代表 Web 可视化界面已经成功了！

愉快的与Llama 3大模型聊天对话

浏览器打开 Web 可视化界面：http://localhost:3000/

可以看到Ollama的初始化页面，默认没有模型，需要选择，我们选择刚创建并部署的Llama-3-8B模型：

选择大模型

选择大模型

底部就是聊天输入框，至此可以愉快的与Llama 3聊天对话了：

Web 对话聊天机器人的设置，大家可以基于 Web 网站设置，这里不在介绍，有需要的网友可以私信一起研究进步！

Ollama工具的其他用法

从上文的介绍可以看到，基于Ollama部署一个大模型的 Web 可视化对话机器人，还是非常方便。下面整理了部分Ollama提供的用法或者。

Ollama 命令工具

# 查看当前Ollama的模型   ollama list      
# 增量更新当前部署的模型   ollama pull Llama-3-8B      
# 删除一个模型文件   ollama rm Llama-3-8B      
# 复制一个模型   ollama cp Llama-3-8B Llama-newModel

Ollama API结果返回

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{  "model": "Llama-3-8B",     "prompt":"为什么天空是蓝色的？"   }'

Ollama API聊天对话

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{  "model": "Llama-3-8B",     "messages": [       { "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？" }     ]   }'