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Docker 運(yùn)行 Ollama

Docker 是一種輕量級(jí)的虛擬化技術(shù)，可以用于快速部署和運(yùn)行 Ollama。用戶(hù)可以通過(guò)以下命令在 Docker 中運(yùn)行 Ollama：

docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434

此命令會(huì)在后臺(tái)啟動(dòng)一個(gè) Ollama 容器，并通過(guò) 11434 端口提供服務(wù)。用戶(hù)需要確保 Docker 已正確安裝并支持 GPU 加速，以充分利用 AI 模型的性能。

Docker 運(yùn)行 Ollama

Ollama AI 模型的下載和運(yùn)行

用戶(hù)可以通過(guò) Ollama 提供的命令行工具下載和運(yùn)行 AI 模型。首先，訪問(wèn) Ollama 模型庫(kù)，選擇所需的模型并運(yùn)行以下命令進(jìn)行下載：

ollama run llama3.1

下載完成后，用戶(hù)可以通過(guò) API 接口進(jìn)行問(wèn)答和其他任務(wù)。為了提供 API 服務(wù)，用戶(hù)需要安裝代理服務(wù)并配置相應(yīng)的環(huán)境。

安裝代理服務(wù)

在提供 API 服務(wù)之前，用戶(hù)需要安裝代理服務(wù)。首先，創(chuàng)建一個(gè)新的虛擬環(huán)境并激活它：

python -m venv D:/ollama

ollama/Scripts/activate.bat

接下來(lái)，安裝必要的 Python 包：

(ollama)> pip install litellm

pip install litellm[proxy]

運(yùn)行模型并提供服務(wù)

在安裝完代理服務(wù)后，用戶(hù)可以使用以下命令運(yùn)行模型并提供服務(wù)：

litellm --model ollama/llama3.1

此時(shí)，Ollama 模型已在本地服務(wù)器上運(yùn)行，用戶(hù)可以通過(guò) API 接口進(jìn)行交互。

Ollama 的環(huán)境變量配置

在使用 Ollama 提供服務(wù)時(shí)，合理配置環(huán)境變量可以大大提升其性能和可用性。以下是一些常用的環(huán)境變量設(shè)置：

OLLAMA_HOST：設(shè)置 Ollama 服務(wù)監(jiān)聽(tīng)的網(wǎng)絡(luò)地址，默認(rèn)是 127.0.0.1。若需對(duì)外提供服務(wù)，可設(shè)置為 0.0.0.0。
OLLAMA_PORT：指定 Ollama 服務(wù)監(jiān)聽(tīng)的端口，默認(rèn)是 11434。若有沖突，可修改為其他端口。
OLLAMA_KEEP_ALIVE：指定模型加載到內(nèi)存中后的存活時(shí)間。建議設(shè)置為 24h 提高訪問(wèn)速度。
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：限制同時(shí)加載到內(nèi)存中的模型數(shù)量，默認(rèn)是 1。

Ollama 的 API 調(diào)用

Ollama 提供兩種主要的 API 接口：/api/generate 和 /api/chat。前者用于生成單個(gè)文本片段，而后者則支持對(duì)話(huà)式的多輪交互。

API 生成示例

用戶(hù)可以通過(guò)以下代碼片段調(diào)用 Ollama 的 API 進(jìn)行文本生成：

import requests
import json

def generate_text(model, prompt):
    url = 'http://localhost:11434/api/generate'
    data = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
    }
    response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, data=json.dumps(data))
    if response.status_code == 200:
        result = response.json().get('response', '')
        print(result)
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")

generate_text('llama3.1', '你好')

流式聊天示例

以下是使用 Ollama chat API 的示例代碼：

import requests
import json

def chat_with_model(model, messages):
    url = 'http://localhost:11434/api/chat'
    data = {
        "model": model,
        "messages": messages,
        "stream": True
    }
    response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, json=data)
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            print(json.loads(line)['content'])

chat_with_model('qwen2:latest', [{'role': 'user', 'content': '你好'}])