ollama+openwebui本地部署deepseek 7b

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: Ollama是一个开源平台,用于本地部署和管理大型语言模型(LLMs),简化了模型的训练、部署与监控过程,并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行,如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置,Ollama提供了灵活的环境变量设置,以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI,一个自托管且功能丰富的Web界面,用户可以更便捷地管理和使用这些大模型,即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外,通过配置特定环境变量,解决了国内访问限制的问题,例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

介绍

Ollama是一个开源的大模型管理工具,它提供了丰富的功能,包括模型的训练、部署、监控等。 通过Ollama,你可以轻松地管理本地的大模型,提高模型的训练速度和部署效率。 此外,Ollama还支持多种机器学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练
官网:https://ollama.com/

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管WebUI,旨在完全离线操作。 它支持各种LLM运行程序,包括Ollama和OpenAI兼容的API。
官网:https://www.openwebui.com/

ollama部分

下载 安装包

从官网看,是通过脚本安装的
https://ollama.com/install.sh

下载这个脚本,会发现里面的下载安装包的真实路径:
https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz

由于在linux机器上直接下载,会比较慢(需要科学上网)。 建议从mac上下载后,scp到 日常环境的linux机器上

cd /home/sean.xd/ollama_install

tar zxvf ollama-linux-amd64.tgz

解压后,将解压出来的 bin/ollama 复制到 /home/sean.xd/bin/ 目录
将解压出来的 lib/ollama 复制到 /home/sean.xd/lib/ 目录

将当前用户的 /home/sean.xd/bin 追加到 PATH中

ollama -h 看看结果

可以看到, ollama命令,已经在PATH中了

配置环境变量

export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"
export OLLAMA_MODELS=/home/sean.xd/ollama_models

这两行是指定端口和下载model的目录

启动ollama后台进程

在目录 /home/sean.xd/ollama_install 新建一个脚本 run_serve.sh

nohup  ollama  serve  >run.log 2>&1  &

启动后,ps aux | grep ollama 看看结果

$ ps aux | grep ollama
sean.xd   49411  2.3  0.0 2297372 88988 pts/5   Sl   15:03   0:15 ollama serve

启动后,看看日志 run.log

检验是否启动成功,执行如下命令
ollama list

$ ollama list
NAME                ID              SIZE      MODIFIED

先启动一个小的模型,看看效果

ollama的网站,没有被墙,访问速度非常快

https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

执行命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

等待大概1分钟,会启动一个命令行的输入, 输入你是谁,回车,看返回结果

后面又问了 python pydantic 怎么使用,给个例子。 也可以正常返回

经过以上过程, ollama 和 本地模型的部署,就完事了。

常用命令

查看本地已经pull下来哪些大模型
ollama list

查看本地已经在运行中的大模型
ollama ps

pip安装openwebui

踩坑心路历程
最开始尝试源码编译安装openwebui,发现nodejs版本必须得达到20。我平时使用的228机器,glibc版本过低,不行。心里忐忑,不敢升级glibc,因为踩过坑,大概率无法成功,且系统会被改坏,影响其他用户使用228机器。在mac上编译前端代码,没有遇到glibc版本的问题,但最新master分之,遇到报错。 老的版本,可以编译通过,但是没有搜索增强功能。

最终成功的方案如下:
直接pip一键安装openwebui

教程参考官方文档:
https://github.com/open-webui/open-webui

创建虚拟环境

conda create --prefix venv python=3.11

安装命令

./venv/bin/python -m pip install open-webui

启动命令

sh run_background.sh

set -x

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com nohup ./venv/bin/open-webui  serve --port 8070  >run.log 2>&1  &

启动后,打开run.log 看到如下日志

注意:
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 这个环境变量的作用,是因为国内无法访问huggingface网站,需要使用镜像站。

简单试用

先注册账号,第一个注册的用户,就是超级管理员了

在聊天中,选择一个模型

输入 你是谁

看到回复,说明部署成功

开启搜索增强

点击进入“设置”,点击“管理员设置”后进入“联网搜索”配置页
● 勾选“启用联网搜索”
● 联网搜索引擎选择“duckduckgo”,免费。其余选项需提供apikey
● 可自定义调整搜索结果数量
● 点击右下角“保存按钮”
注意: 由于duckduckgo被墙,所以实际是无法使用的。如果服务器本身已经科学上网了,则可以使用。

其他扩展玩法

接入微博搜索

https://blog.csdn.net/gukugkg/article/details/144469724

实现了从微博上抓取最新信息的能力。

从 以上截图可以看到,获取了5条微博信息,并分析了内容

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