【运维】本地部署Gemma模型（图文）

工具简介

我们需要使用到两个工具，一个是Ollama，另一个是open-webui。

Ollama

Ollama 是一个开源的大语言平台，基于 Transformers 和 PyTorch 架构，基于问答交互方式，提供大语言模型常用的功能，如代码生成、文本生成、数据分析等。

Ollama 的优势:

开源: 免费使用，无需付费。
易用: 简易的操作，无需复杂的代码或配置。
功能强大: 提供广泛的功能，以满足各种需求。
性能良好: 使用 PyTorch 和 Transformers 架构，可以实现快速和高效的模型训练。

Ollama 的局限性:

模型规模限制: 与其他大语言模型（Chat GPT3.5、Chat GPT4等）相比，模型规模可能相对较小。
数据集限制: 不支持所有数据集，特别是在特定领域的数据。

总体来说，Ollama 是一个强大的开源大语言平台，提供广泛的功能和良好的性能，适合各种任务。

open-webui

简单来讲，可以理解为Ollama的web ui。

机器配置

借助于**Ollama，开源大模型也可以通过CPU来运行，GPU会更快，且支持三大主流平台。**使用显卡要求显存6GB以上，对磁盘要求磁盘至少4GB，此外还要预留出模型存放的空间，如这里Gemma 7B模型约5.2GB。

⚠️如果使用显卡运行，安装之前需要检查显卡驱动是否存在。

配置步骤

⚠️本教程基于Ubuntu 22.04系统。

安装Ollama

这里介绍两种方式安装，及直接安装和在docker上安装，建议docker安装。

直接在机器上安装

去Ollama网址下载并安装Ollama。

根据自己需要下载对应的操作系统版本，这里使用的ubuntu，直接复制如下命令到ubuntu上执行即可。
```
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
```
安装过程及其结果截图
记住这里的访问链接
```
127.0.0.1:11434
```

使用docker 安装

创建网络

docker network create ollama

由于要使用到显卡，所以这里直接用命令跑

docker run -d --gpus=all -v /opt/ollama:/root/.ollama --network ollama -p 11434:11434 --name ollama --restart always ollama/ollama

如果出现了如下提示

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

通过如下方式解决docker调用显卡问题，然后再使用上述命令启动ollama服务。

curl -fsSL <https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey> \\| sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L <https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list> \\| sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \\| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-container-toolkitsudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

安装open-webui

安装open-webui很简单，这里会使用到docker，docker的安装教程这里就不给了。使用命令安装。

docker run -d --network host -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui

也可以使用如下docker-compose文件来安装，⚠️这里ollama使用容器安装的。如果使用宿主机直接安装，建议直接用host模式。

version: '3.8'services:open-webui:image: ghcr.io/open-webui/open-webuicontainer_name: open-webuiports:- "3000:8080"volumes:- /data/open-webui:/app/backend/datarestart: alwaysnetworks:- ollamanetworks:ollama:external: true