ollama是一款用于本地运行大语言模型的工具，原来运行大语言模型步骤如下：

1. 安装好nvidia相关的驱动和docker环境
2. 在huggingface.co拉取合适的仓库
3. 在docker中按照仓库的相关指引安装依赖和运行语言模型
4. 在CLI中与大语言模型聊天
5. 调试Web端接口后在网页端与大语言模型聊天

相较于这些繁琐且需要具备一定运维基础的操作，ollama提供了一种开箱即用的方法：

1. 安装好nvidia相关的驱动和docker环境
2. 运行ollama的docker容器，并指定具体模型名称即可与之在web端畅聊

ollama将自动帮助你完成安装模型、运行模型、调整参数乃至于搭配对应的web端，一步实现与大语言模型聊天

下面将实践如何安装使用ollama

1. 准备

服务器的配置如下

• 系统：Ubuntu2204
• CPU：I7-13700k
• 内存：128G
• 显卡：Nvidia A40 48G

以下操作均基于以上配置进行

1.1. 安装nvidia驱动

在Ubuntu2204下安装CUDA，可以参考Nvidia官方文档

• https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
• https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

首先检查nvidia硬件情况，确保硬件正常接入系统

lspci | grep -i nvidia

确保gcc已安装

gcc --version

然后访问 developer.nvidia.com ，并根据情况选择操作系统，之后页面会给出安装命令，ubuntu2204安装方法如下：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.1-530.30.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.1-530.30.02-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

最后验证安装结果

sudo nvidia-smi

如正常输出显卡驱动版本号即没有问题

1.2. 安装docker

此次运行需要docker以及docker-compose，在Ubuntu2204上安装如下

Bashcontent_copy

sudo apt update
sudo apt install docker.io docker-compose
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

如果所在服务器是国内，在拉取镜像的时候会特别慢，此时可以借助科学代理来加速拉取网站

Bashcontent_copy

export http_proxy=http://localhost:8080
export https_proxy=http://localhost:8080

sudo docker pull hello-world

2. 运行

ollama官网：ollama.com

此次运行是包括web端的一起运行，所以使用docker-compose打包一起运行以下容器：

• ollama/ollama:latest
• open-webui:latest

2.1. git仓库

首先克隆仓库：https://github.com/open-webui/open-webui.git

克隆后进入仓库目录，并修改docker-compose.yml文件，修改如下：

YAMLcontent_copy

version: '3.8'

services:
  ollama:
    ...
    # gpu运行需增加runtime和environment
    runtime: nvidia
    environment:
      NVIDIA_VISIBLE_DEVICES: all
    ...

  open-webui:
    ...

volumes:
  ...

此处会遇到一个问题，容器运行后访问 http://localhost:18080 ，登录后会白屏3分钟才加载成功，非常影响用户体验

猜测是网络加载问题，经过排查发现是该容器默认会请求 api.openai.com 以获取模型列表

由于服务器是在国内，国内的网络访问openai是众所周知的问题，所以访问超时之后，才会显示聊天界面

如果你的网络访问 openai 的服务也会有问题，请在docker-compose.yml加入如下修改：

YAMLcontent_copy

version: '3.8'

services:
  ollama:
    ...

  open-webui:
    ...
    environment:
      ...
      # 加入自定义可以访问的 openai 地址取代原有的open api地址
      - 'OPENAI_API_BASE_URL=https://[your_agent_domain]/v1'
    ...

volumes:
  ...

2.2. 运行容器

修改docker-compose.yml文件结束后，尝试启动容器

Bashcontent_copy

sudo docker-compose up

稍微等待几分钟，当日志中出现open-webui加载成功后就可以访问，界面应如下：

在等待期间，我们可以进入ollama容器中，拉取需要的大模型，目前官网支持的大模型列表：

• gemma
• llama2
• mistral
• mixtral
• llava
• ...

更多模型可以参考官方手册：https://ollama.com/library

进入容器方法如下

Bashcontent_copy

sudo docker exec -it [your_container_id] /bin/bash

拉取指定的大语言模型

Bashcontent_copy

ollama pull gemma:7b

拉取后无需重启，只需刷新网页即可看到大语言模型的选项

2.3. 聊天测试

第一次需要注册，第一个注册的用户即是管理员，注册后登入主系统就可以开始聊天了，测试如下

3. 尾语

ollama很好的降低了大语言模型的部署难度，以较低的时间成本试验各大语言模型，目前的缺点是支持的大语言模型算不上丰富，期待后续更新

参考文献

• https://ollama.com/
• https://hub.docker.com/r/ollama/ollama
• https://sspai.com/post/85193