Ollama--本地大语言模型LLM运行专家

简介: Ollama--本地大语言模型LLM运行专家

1、问题提出

使用chatgpt之类的闭源大语言模型时,我们与ai沟通的数据会被其搜集用以训练改善模型。

我们的数据很容易被泄露;数据隐私和数据安全问题如何得到保障?

2、解决方案

为了解决上述问题,我们可以考虑在本地部署开源模型,避免数据泄露

3、Ollama介绍

Ollama是一个强大的运行AI模型的工具;

3.1、Ollama的核心功能

  • 易于安装和使用:Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux,提供了简洁明了的安装和运行指令,让用户无需深入了解复杂的配置即可启动和运行。
  • 丰富的模型库:通过Ollama,用户可以访问和运行包括 Llama 2、Mistral 和 Dolphin Phi 在内的多种大型语言模型。这为开发者和研究者提供了极大的便利。
  • 高度可定制:Ollama 允许用户通过 Modelfile 定义和创建自定义模型,满足特定应用场景的需求。
  • 优化的性能:即使在普通的个人电脑上,Ollama 也能通过优化运行效率,支持运行较小的模型,为用户提供实验和测试的环境。

3.2、Ollama的独特之处

与市面上其他相似工具相比,Ollama 最大的特色在于它的易用性和灵活性。用户不仅可以通过命令行界面快速运行模型,还可以选择图形用户界面(GUI)进行交互,如 Ollama WebUI 和 macOS 的原生应用 Ollamac 等,极大地提高了用户体验。

4、Ollama安装与使用

4.1、Ollama的安装

使用Ollama,您可以在本地环境中轻松运行和管理大型语言模型,如Llama 2等。以下是Ollama的安装和运行指南,适用于macOS、Windows和Linux平台。

  • macOS 和 Windows 用户
    下载Ollama:
    对于macOS用户,访问Ollama的官方网站或GitHub页面下载最新版本。
    Windows用户可以下载预览版,或通过相同的渠道获取最新版本。
    安装:
    macOS用户直接从下载的包安装。
    Windows用户根据下载的安装程序指引完成安装。
    运行模型:
    安装完成后,打开终端(macOS)或命令提示符(Windows),输入
    命令来运行一个模型,例如Llama 2:
ollama run llama2
  • Linux 用户
    通过命令行安装:
    打开终端,输入以下命令:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
这个命令会自动下载和安装Ollama。
运行模型:
安装完成后,在终端中输入
ollama run llama2
来运行Llama 2模型

5、使用Docker

对于熟悉Docker的用户,Ollama也提供了官方的Docker镜像。这可以让您在隔离的环境中运行模型,不受本地环境设置的限制。

拉取Ollama Docker镜像:

docker pull ollama/ollama

运行模型:

使用以下命令启动容器并运行模型,例如Llama 2:

docker run -it ollama/ollama run llama2

6、模型库和自定义模型

Ollama支持多种开源模型,您可以通过访问ollama.ai/library来查看所有可用的模型,并使用ollama pull <模型名>来下载指定模型。此外,如果您想创建自定义模型,可以通过创建Modelfile并使用ollama create <模型名> -f ./Modelfile来创建,并通过ollama run <模型名>来运行您的模型。

7、应用场景展望

Ollama 的应用场景非常广泛,不仅限于技术研究和开发测试。教育工作者可以利用它为学生提供实践AI技术的平台,技术爱好者也可以通过它探索人工智能的无限可能。

尝试下多模态开源模型llava,识别图片内容。使用相当流畅

出数学题和英语题(仅作为演示,通过优化提示词配合rag技术可以呈现更好的效果)

不喜欢这种通过命令行交互的形式的话,我们也可以配合open-webui这个开源项目来部署用户界面

项目网址:https://github.com/open-webui/open-webui

8、结语

Ollama 以其易用性、灵活性和强大的功能,为本地运行大型语言模型提供了一个理想的解决方案。


真正的大师,永远都怀着一颗学徒的心!

目录
相关文章
|
24天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
基于RAG和LLM的水利知识大语言模型系统开发有感
在数字化时代,水利行业的智能化管理尤为重要。本文介绍了基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的水利知识问答系统的开发过程。该系统结合了前沿AI技术和水利专业知识,通过构建全面的水利知识库,优化用户体验,确保系统的灵活性和可扩展性。项目展示了AI技术在垂直领域的巨大潜力,为水利行业的智能化发展贡献力量。
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理
FBI-LLM低比特基础大语言模型来了,首个完全从头训练的二值化语言模型
【8月更文挑战第22天】《FBI-LLM:通过自回归蒸馏从头开始扩展全二值化大语言模型》由Ma等学者发布于arXiv。该研究呈现了首个完全从头训练的全二值化大语言模型FBI-LLM,在不牺牲性能的前提下大幅降低计算资源需求。通过自回归蒸馏技术,FBI-LLM在多种任务上展现出与高精度模型相当的表现,为二值化模型的发展开辟新路径,并有望推动专用硬件的进步。研究者公开了所有相关资源以促进领域内的进一步探索。
55 10
|
1月前
|
Shell Docker Python
LLM-02 大模型 本地部署运行 ChatGLM3-6B(13GB) 双卡2070Super8GB 环境配置 单机多卡 基于LLM-01章节 继续乘风破浪 为大模型微调做准备
LLM-02 大模型 本地部署运行 ChatGLM3-6B(13GB) 双卡2070Super8GB 环境配置 单机多卡 基于LLM-01章节 继续乘风破浪 为大模型微调做准备
46 1
|
1月前
|
并行计算 算法 Shell
LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级!
LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级!
60 1
|
3月前
|
人工智能 安全 机器人
LLM对齐数据全自动合成!UW华人博士生提出Magpie方法,Macbook Air即可运行
【8月更文挑战第11天】在AI领域,大型语言模型(LLM)的行为对齐一直是个挑战。华盛顿大学研究人员提出名为Magpie的新方法,能自动高效生成高质量指令数据,减少人工干预,提升LLM的对齐效果。通过输入模板,Magpie利用已对齐LLM生成能力自动生成指令数据,仅需少量GPU资源即可创建大规模数据集。实验显示,使用Magpie数据集微调的模型性能媲美传统监督方法。尽管如此,Magpie仍需进一步优化以生成特定领域指令并确保数据安全性。[论文](https://arxiv.org/abs/2406.08464)
161 60
|
1月前
|
人工智能 API 调度
大语言模型 LLM 管理功能特点解析
大语言模型领域正快速发展,涵盖技术革新、跨领域应用及行业影响。随着技术进步,更多创新性AI应用和服务涌现。Botnow加速迭代AI应用开发平台,赋能各行各业。新发布的模型管理功能包括模型仓库和模型服务,支持模型文件托管、部署及推理服务,提升使用效率,降低成本。模型服务具备本地推理和接入外部模型的能力,满足中大型企业对大语言模型自主可控的需求。
|
3月前
|
安全 异构计算
为大型语言模型 (LLM) 提供服务需要多少 GPU 内存?
为大型语言模型 (LLM) 提供服务需要多少 GPU 内存?
138 0
为大型语言模型 (LLM) 提供服务需要多少 GPU 内存?
|
3月前
|
SQL 监控 测试技术
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
歌发布专用于个人健康的大语言模型PH-LLM
【8月更文挑战第8天】谷歌推出个人健康大语言模型(PH-LLM),利用个人健康数据提供定制化建议。通过三大数据集评估,PH-LLM在睡眠和健身场景中表现出色,多项选择题测试中正确率分别达79%和88%,超越专家平均水平。它还能预测自我报告的睡眠质量,性能媲美专业模型。尽管如此,PH-LLM仍需克服可靠性、复杂性等挑战。此模型标志着AI在个人健康管理上的重要进展。[论文](https://arxiv.org/abs/2406.06474)
57 1
|
4月前
|
算法 API 数据中心
魔搭社区利用 NVIDIA TensorRT-LLM 加速开源大语言模型推理
魔搭社区于 2022 年 11 月初创建,首次在业界提出了 “模型即服务”( MaaS, Model as a Service)的理念。

热门文章

最新文章