Ollama保姆级教程

Ollama保姆级教程

Ollama是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它的主要特点是将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，从而优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，简化了在本地运行大型模型的过程。

Ollama还提供了对模型量化的支持，这可以显著降低显存要求。例如，4-bit量化可以将FP16精度的权重参数压缩为4位整数精度，从而大幅减小模型权重体积和推理所需显存。这使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。

此外，Ollama框架还支持多种不同的硬件加速选项，包括纯CPU推理和各类底层计算架构，如Apple Silicon。这使得Ollama能够更好地利用不同类型的硬件资源，提高模型的运行效率。

Ollama可以在命令行中直接进行使用，也可以作为服务通过api的形式进行访问。

安装

Windows系统需要是Win10 22H2及以上版本，如果有英伟达的独立显卡，需要将显卡的驱动更新到452.39及以上版本。

在官网下载安装包，进行安装即可。

默认安装位置：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama

默认模型下载保存位置(可修改，见文末Q&A)：C:\Users\Administrator.ollama\models

支持的模型

下图是部分支持的模型，更多支持的模型可以在https://ollama.com/library进行查看

运行7B模型至少要有8G的内存；运行13B模型至少要有16G的内存；运行33B模型至少要有32G的内存；

这些是在你没有显存只有内存的情况下，如果你有显存，那么Ollama会将模型放在显存中，当显存中放不下时会将模型同时放在内存中(见文末Q&A部分)。

常用命令

下载模型：

ollama pull model_name

启动模型(若模型不存在，那么会先下载模型，然后再运行)：

ollama run model_name  

删除模型：

ollama rm model_name

查看下载的模型：

ollama list

查看模型信息 ：

ollama show model_name

查看当前运行的模型：

ollama ps

启动和退出

启动模型(以qwen2:7b为例)：

ollama run qwen2:7b

退出模型：在对话命令行中输入 /bye 即可

退出后，查看正在运行的模型：ollama ps

咦？不是退出了吗，怎么还在！是不是当我没上过小学，欺骗老子！

经过我测试，退出后一段时间内(大概是5分钟左右)没有与模型互动，该模型会自动结束运行，同时释放内存/显存。

两种交互方式

在命令行中进行对话：

1-启动模型后，直接输入prompt：

我想玩游戏，老婆不让玩，请列出10个玩游戏的好处来说服她

2-使用ollama run 命令来进行交互，将prompt跟在该名后面：

ollama run qwen2:7b "我想玩游戏，老婆不让玩，请列出10个玩游戏的好处来说服她"

可以加上 --verbose来让模型同时显示性能信息

ollama run qwen2:7b "我想玩游戏，老婆不让玩，请列出10个玩游戏的好处来说服她" --verbose     

可以看到在最后会输出本次交互相关的信息，如时间，token输出的速度等。

使用API的形式对话：

只要是启动了ollama，在本地就会默认建立一个ollama服务，可以通过API的形式来进行访问。

同时ollama适配了OpenAI的接口的访问和返回形式，可以很容易地使用ollama的API替换OpenAI的接口。

1-使用curl访问API

curl --request POST "http://localhost:11434/api/chat" ^
-d "{\"model\": \"qwen2:7b\", \"messages\": [ { \"role\": \"user\", \"content\": \"我想玩游戏，老婆不让玩，请列出10个玩游戏的好处来说服她\" } ], \"stream\": false}"

有个参数需要注意下，就是stream参数，设置为false，表示不以文档流的方式返回。

2-使用Python来访问API

import json
import requests

r = requests.post('http://localhost:11434/api/generate',
  json={
  'model': 'qwen2:7b',
  'prompt': '我想玩游戏，老婆不让玩，请列出10个玩游戏的好处来说服她',
  'context': [],
  },
  stream=True)
r.raise_for_status()

for line in r.iter_lines():
  body = json.loads(line)
  response_part = body.get('response', '')
  # the response streams one token at a time, print that as we receive it
  print(response_part, end='', flush=True)

if 'error' in body:
  raise Exception(body['error'])

if body.get('done', False):
  print(body['context'])

多模态模型的使用

首先下载并运行多模态模型llava：

ollama pull llava:7b
ollama run llava:7b

启动后，输入prompt：使用中文描述下这张图片 ./lecun.png

我使用的是这张图片：

可以看到，对照片内容的描述基本是符合的，有点不足的是用词不太准确，“颜色"应该是"彩色”，而且还有错别字，“呆着一种微笑的表情”，应该是使用了7B模型的原因，13B模型应该就没这么低级的错误了。

定制自己的模型

所谓定制模型，就是在使用某个模型作为base模型，然后在该模型上进行定制，下面我们就以qwen2:7b作为基础模型进行定制：

1-编写定制规则，即Modelfile文件，内容如下(此处Modelfile位置是C:\Users\Administrator\Desktop)：

FROM qwen2:7b

# set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent]
PARAMETER temperature 1

# set the system message
SYSTEM """
You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
"""

2-使用Modelfile来创建定制模型，执行命令

ollama create mario -f ./Modelfile

3-查看已有的模型，ollama list

可以看到一个名称为mario 的模型已经存在了。运行该模型，输入prompt试一下：

效果不错，已经能按照定制的内容进行回答问题了。

关于定制化规则，更多的规则可以参考链接：

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md

https://blog.csdn.net/spiderwower/article/details/138755776

常见的Q&A整理：

如何指定上下文窗口大小

Ollama 默认上下文窗口大小为2048 tokens，可以通过命令 /set parameter num_ctx 4096 将上下文窗口长度调整为4096 token

先运行 gemma:2b模型，然后将上下文窗口长度改为4096

怎么判断模型时运行在CPU还是GPU上的？

执行命令ollama ps，如下图

通过Processor列来判断：

100% GPU 表示模型完全运行在GPU上，即显存中；

100% CPU 表示模型完全运行在RAM，即内存中；

48%/52% CPU/GPU 表示模型即运行在了显存中，也运行在了内存中；

修改Ollama Server的配置

OLLAMA_HOST：修改绑定的地址，可让别人通过局域网访问

OLLAMA_MODELS：修改模型的保存文件夹

更多的Q&A问题，参考官网文档：

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

总结：

Ollama能够更容易的让大模型在本地运行起来，没错，是运行起来，至于交互就差点意思了。

总不能总是铜鼓命令行来交互吧，这样也太不优雅了！

实际上Ollama主要是用来提供服务的，也就是作为服务端，但是可以通过配合其他的UI界面来更方便的使用大模型，例如Open WebUI等。

今天的教程就到这里，欢迎点赞收藏！

Ollama官网：https://ollama.com/download

GitHub：https://github.com/ollama/ollama

Ollama文档：https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs

总结