模型部署系列 | 如何本地部署LLM服务？以ollama为例
简介
小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖沙茶面的小男孩。这篇小作文主要介绍如何使用 ollama 在本地部署大模型服务。更多关于大模型相关，如模型解读、模型微调、模型部署、推理加速等，可以留意本微信公众号《小窗幽记机器学习》。
安装ollama
安装过程需要访问github，如果网络不好，可以根据自己的实际需要预先进行如下代理设置(所以看自己的代理，)：
git config --global url."https://github-proxy，XXX.com/".insteadOf "https://github.com/"
也可以使用如下的方式配置代理：
export HTTPS_PROXY=XXX.com:8080
export HTTP_PROXY=XXX.com:8080
再执行以下命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
如果由于网络原因，也可以直接下载Linux版本，然后重命名为ollama，再修改install.sh中的TEMP_DIR路径为ollama文件所在目录。最后执行bash install.sh直接进行安装。
Linux上更具体的安装细节可以参考官方说明。
在安装完Ollama之后，我们需要准备一个已经训练好的大型语言模型。Ollama支持多种不同的模型格式，包括Hugging Face的Transformers模型、PyTorch模型等。
启动服务
如何利用ollama快速启动一个大模型服务？
方法1：Ollama官方下载
可以通过ollama library直接查阅目标模型是否存在，比如想要运行Qwen，可以直接运行如下：
ollama run qwen
方法2：本地模型
将从hf上下载的pytorch模型文件转为UUGF格式。
clone ollama/ollama 仓库:
git clone git@github.com:ollama/ollama.git ollama
cd ollama
fetch 该仓库中的 llama.cpp submodule:
git submodule init
git submodule update llm/llama.cpp
安装Python依赖:
pip3 install -r llm/llama.cpp/requirements.txt -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
模型格式转换：
python3 llm/llama.cpp/convert-hf-to-gguf.py /model_zoo/LLM/Qwen/Qwen1.5-4B-Chat/ --outtype f16 --outfile qwen1.5-4B-chat.gguf
构建quantize工具：
make -C llm/llama.cpp quantize
当然，如果此前已经使用过llama.cpp，那么可以直接使用已经编译出的llama.cpp/build/bin/quantize工具。
模型量化：
/Repository/LLM/llama.cpp/build/bin/quantize qwen1.5-4B-chat.gguf qwen1.5-4B-chat_q4_0.gguf q4_0
至此，生成量化后的模型qwen1.5-4B-chat_q4_0.gguf
-rw-r--r-- 1 root root 7.4G Apr 13 08:08 qwen1.5-4B-chat.gguf
-rw-r--r-- 1 root root 2.2G Apr 13 08:12 qwen1.5-4B-chat_q4_0.gguf
新建Modelfile，比如名为 qwen1.5-4B-chat_q4_0.mf
FROM qwen1.5-4B-chat_q4_0.gguf
# set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent]
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER repeat_penalty 1.05
PARAMETER top_k 20
TEMPLATE """{{ if and .First .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{{ .Response }}"""
# set the system message
SYSTEM """
You are a helpful assistant.
"""
在创建模型之前需要注意检测是否已经启动 ollama 服务，如果没有启动，则通过以下命令启动：
ollama serve &
可以通过以下命令查看model清单：
ollama list
结果如下：
[GIN] 2024/04/13 - 08:29:44 | 200 | 43.91µs | 127.0.0.1 | HEAD "/"
[GIN] 2024/04/13 - 08:29:44 | 200 | 5.550372ms | 127.0.0.1 | GET "/api/tags"
创建模型：
ollama create qwen1.5-4B -f qwen1.5-4B-chat_q4_0.mf
此时再运行ollama list，结果如下：
[GIN] 2024/04/13 - 08:33:33 | 200 | 31.789µs | 127.0.0.1 | HEAD "/"
[GIN] 2024/04/13 - 08:33:33 | 200 | 13.834699ms | 127.0.0.1 | GET "/api/tags"
NAME ID SIZE MODIFIED
qwen1.5-4B:latest 2ca4f59f16eb 2.3 GB About a minute ago
启动模型服务：
ollama run qwen1.5-4B
输入，"你好，你是谁"
API测试
如何通过API测试模型服务？API的详情可以参考官方说明。
对Chat接口进行测试：
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "qwen1.5-4B",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "你好，你是谁" }
],
"stream": false
}'
以上设置非流式返回：
{"model":"qwen1.5-4B","created_at":"2024-04-13T08:41:52.481530089Z","message":{"role":"assistant","content":"你好，我是通义千问。我是一个基于阿里云的大规模语言模型，能够回答各种问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码。有什么我可以帮助你的吗？"},"done":true,"total_duration":367232392,"load_duration":8591084,"prompt_eval_duration":26868000,"eval_count":40,"eval_duration":331108000}
对 generate 结果进行测试：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "qwen1.5-4B",
"prompt": "你是谁？",
"stream": false
}'
接口返回：
{"model":"qwen1.5-4B","created_at":"2024-04-13T08:50:19.674913783Z","response":"我是阿里云开发的超大规模语言模型，我叫通义千问。","done":true,"context":[151644,872,198,105043,100165,11319,151645,198,151644,77091,198,104198,102661,99718,100013,9370,71304,105483,102064,104949,3837,35946,99882,31935,64559,99320,56007,1773],"total_duration":180988339,"load_duration":7694382,"prompt_eval_duration":26834000,"eval_count":18,"eval_duration":145800000}
总结
本文主要介绍如何安装ollama，并演示2种加载模型的方法：
(1)拉取ollama官方已经有的模型，进行LLM服务部署。
(2)加载本地模型部署大模型服务。
最后，对部署的LLM服务的接口进行测试。#大模型部署 #LLM部署 #如何部署ollama #模型框架 #AI入门 #推理加速
原文地址：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/142442803
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