Ollama大模型本地部署详解

大模型发展日益迅猛，作为普通开发人员，如何快速跟上节奏、把大模型应用到我们自己的产品中呢？这里给出一个解决方案，可以快速在本地部署一套大模型服务，并能通过多种方式进行应用。

目录

1. Ollama介绍

2. 安装

3. 基本使用

4. 通过python代码调用ollama上的大模型

5. 远程访问ollama

参考

1. Ollama介绍

Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地机器上部署和运行大型语言模型的过程。

总的来说，Ollama 通过其易用性、灵活性和高性能，为用户在本地部署和运行大型语言模型提供了一个优秀的解决方案，极大地降低了使用门槛，拓展了大型语言模型的应用范围。

2. 安装

* 需要科学上网

Ollama支持多种操作系统：macos、linux、windows。各个系统的安装方式如下：

        下载并安装：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

        下载并安装：https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

安装完毕后，在命令行输入“ollama”或“ollama -h”能看到如下结果，则表明安装成功：

Large language model runner

Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  stop        Stop a running model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

3. 基本使用

安装完毕后，可以通过ollama run XXX来下载并启动一个大模型，或者只pull不启动。我们以run为例，拉取一个qwen2.5大模型来做个测试。

PS: Qwen2.5模型在阿里巴巴最新的大规模数据集上进行预训练，该数据集包含高达18万亿个标记。该模型支持最多128,000个标记，并具有多语言支持功能。

启动模型（如果尚未拉取，则会自动拉取改模型到本地）：

ollama run qwen2.5

其他模型，比如deepseek，也可用类似方式拉取：

ollama run deepseek-r1:1.5b

 更多模型可参考：Ollama。

下面是与qwen2.5的一次简单对话：

>>> 你好
你好！有什么我可以帮助你的吗？

>>> 你是谁
我是Qwen，一个由阿里云开发的语言模型助手。我被设计用来提供信息、回答问题和协
助各种任务。有什么我可以帮忙的吗？

>>> 你能做什么
当然可以！我能够帮助你完成多种任务，包括但不限于：

1. **问答与知识查询**：我可以为你提供百科全书式的知识，帮助解答各类问题。
2. **撰写文本**：无论是文章、故事、信件还是其他类型的文本，都可以请你来帮忙
润色或创作。
3. **编程与技术咨询**：对于编程问题和技术咨询，我也可以提供支持和建议。
4. **学习辅助**：我可以解释复杂的概念，帮助你更好地理解课程内容。
5. **日常生活建议**：从旅行建议到健康小贴士，我可以提供一些建议。

请告诉我你需要什么帮助或想要了解的内容，我会尽力协助你！

>>> 使用C++写一个找质数的代码
当然可以！下面是一个用C++编写的简单程序，用于查找指定范围内的所有质数。我们
将实现一个函数 `isPrime` 来判断一个数是否是质数，并在主函数中打印出2到100之
间的所有质数。

```cpp
#include <iostream>
#include <cmath>

// 判断一个数是否为质数
bool isPrime(int num) {
    if (num <= 1) return false; // 小于或等于1的不是质数
    if (num == 2) return true;  // 2是唯一的偶数质数
    if (num % 2 == 0) return false; // 能被2整除的数不是质数

    for (int i = 3; i <= sqrt(num); i += 2) {
        if (num % i == 0)
            return false;
    }
    return true;
}

// 打印指定范围内的所有质数
void printPrimes(int start, int end) {
    std::cout << "Prime numbers between " << start << " and " << end << " 
are: ";
    for (int i = start; i <= end; ++i) {
        if (isPrime(i)) {
            std::cout << i << " ";
        }
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main() {
    // 指定范围
    int start = 2, end = 100;

    // 打印指定范围内的所有质数
    printPrimes(start, end);

    return 0;
}
```

### 解释
1. **`isPrime` 函数**:
   - 判断一个数是否为质数。
   - 首先检查是否小于或等于1，如果是则返回 `false`。
   - 检查是否为2（唯一的偶数质数），如果是则返回 `true`。
   - 排除所有能被2整除的奇数。
   - 从3开始逐个检查奇数因子，如果存在，则该数不是质数。

2. **`printPrimes` 函数**:
   - 打印指定范围内的所有质数。
   - 使用 `isPrime` 函数判断每个数是否为质数，并打印结果。

3. **主函数 (`main`)**:
   - 指定查找的起始和结束范围（这里是2到100）。
   - 调用 `printPrimes` 函数来输出结果。

你可以将这段代码复制到你的C++开发环境中运行，它会打印出2到100之间的所有质数
。如果你有任何其他需求或问题，请告诉我！

我本次用的显卡是3070Ti，实际使用发现速度停快的，几乎都是秒出结果。 

其会自动利用本地的计算设备，从下面的图也能看到占了我5G+的显存：

4. 通过python代码调用ollama上的大模型

通过ollama将大模型拉取到本地后，还可以通过对应的python库来调用大模型，这样就可以实现将大模型集成到其他应用当中的目的了。

首先，在python环境中安装库：

pip install ollama

 然后，就可以写Python代码来调用大模型进行推理了（注意：里面的model参数用于指定你想要调用的模型名称）：

from ollama import chat
from ollama import ChatResponse

response: ChatResponse = chat(model='qwen2.5', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': '天为什么是蓝色的?',
  },
])
print(response['message']['content'])
# or access fields directly from the response object
print(response.message.content)

上面是直接一次性响应，对于答案较长且需要实时响应的场景，我们需要启用流式响应。通过设置stream=True可以启用响应流：

from ollama import chat

stream = chat(
    model='qwen2.5',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '天为什么是蓝色的?'}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
  print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)

更多用法，可以参考：GitHub – ollama/ollama-python: Ollama Python library 

5. 远程访问ollama

通常我们需要将ollama部署到一台服务器上，然后其他的电脑远程访问。这时，需要对服务器作一定的设置，因为默认的ollama服务只在本地可访问。

# 打开并编辑Ollama的systemd服务文件

# 1. 打开ia
sudo systemctl edit ollama.service

# 2. 添加如下内容； 注意，这一步需要在“### Anything between here and the comment below will become the contents of the drop-in file”下面，“### Edits below this comment will be discarded”前面
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

# 3. 重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

# 4. 防火墙设置
sudo ufw allow 11434/tcp

经过上面步骤后，可以在其他电脑上通过访问“http://<Ubuntu服务器的IP地址>:11434
”来验证一下是否能够正常连接服务器。若出现“Ollama is running”字样，则表明OK。

参考

https://ollama.com/

https://ollama.com/search

GitHub – ollama/ollama-python: Ollama Python library

作者：AICVHub