Docker 運行 Ollama

Docker 是一種輕量級的虛擬化技術,可以用于快速部署和運行 Ollama。用戶可以通過以下命令在 Docker 中運行 Ollama:

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

此命令會在后臺啟動一個 Ollama 容器,并通過 11434 端口提供服務。用戶需要確保 Docker 已正確安裝并支持 GPU 加速,以充分利用 AI 模型的性能。

Docker 運行 Ollama

Ollama AI 模型的下載和運行

用戶可以通過 Ollama 提供的命令行工具下載和運行 AI 模型。首先,訪問 Ollama 模型庫,選擇所需的模型并運行以下命令進行下載:

ollama run llama3.1

下載完成后,用戶可以通過 API 接口進行問答和其他任務。為了提供 API 服務,用戶需要安裝代理服務并配置相應的環境。

安裝代理服務

在提供 API 服務之前,用戶需要安裝代理服務。首先,創建一個新的虛擬環境并激活它:

python -m venv D:/ollama
ollama/Scripts/activate.bat

接下來,安裝必要的 Python 包:

(ollama)> pip install litellm
pip install litellm[proxy]

運行模型并提供服務

在安裝完代理服務后,用戶可以使用以下命令運行模型并提供服務

litellm --model ollama/llama3.1

此時,Ollama 模型已在本地服務器上運行,用戶可以通過 API 接口進行交互。

Ollama 的環境變量配置

在使用 Ollama 提供服務時,合理配置環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境變量設置:

Ollama 的 API 調用

Ollama 提供兩種主要的 API 接口:/api/generate/api/chat。前者用于生成單個文本片段,而后者則支持對話式的多輪交互。

API 生成示例

用戶可以通過以下代碼片段調用 Ollama 的 API 進行文本生成:

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'}])

FAQ

什么是 Ollama?

Ollama 是一個支持多種 AI 模型的平臺,用戶可以通過它下載和運行模型,并通過 API 提供智能服務。

如何修改 Ollama 的模型存儲位置?

用戶可以通過設置環境變量 OLLAMA_MODELS 來修改模型的存儲路徑。例如,在 Windows 系統中,可以設置為 E:ollamamodels

Ollama 支持哪些類型的 API?

Ollama 提供 /api/generate/api/chat 兩種 API。前者用于生成文本片段,后者用于支持對話的交互。

如何運行 Ollama 的模型?

用戶可以使用命令 ollama run <model_name> 下載并運行模型。在 Docker 中運行 Ollama 則需要使用 docker run 命令。

環境變量 OLLAMA_KEEP_ALIVE 有什么作用?

OLLAMA_KEEP_ALIVE 用于設置模型在內存中的存活時間。設置較長的時間可以提高訪問速度,避免頻繁加載模型。

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