本地部署大模型ollama+docker+open WebUI/Lobe Chat

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作者
筋斗云
阅读量:5

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本篇基于windows环境下配置

大模型工具Ollama

https://ollama.com/

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下载

https://ollama.com/download
windows环境下就安装windows版本
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安装

点击下载的exe文件进行傻瓜式安装

运行

去ollama官网(models模块下)找大模型的名字,然后复制ollama的运行名字
https://ollama.com/library
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ollama run qwen:4b 

Spring Ai 代码测试

默认ollama会监听11434端口,可以使用下面命令查看
在这里插入图片描述

netstat -ano | findstr 11434 

可以使用ollama list指令查看本地已经下好的大模型

ollama list 

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加依赖

<dependency>             <groupId>org.springframework.ai</groupId>             <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>         </dependency> 

或者使用23版以上的idea,创建spring项目的时候选最新版本,直接勾选上AI模块下的ollama模块

配置

spring:   application:     name: open-ai-05-ollama   ai:     ollama:       base-url: http://localhost:11434       chat:         options:           model: qwen:4b    

写代码

在这里插入图片描述

@RestController public class OllamaController {      @Autowired     private OllamaChatClient ollamaChatClient;       @RequestMapping(value = "/ai/ollama")     public Object ollama(@RequestParam(value = "msg") String msg){         String call = ollamaChatClient.call(msg);         System.out.println(call);         return call;     }       @RequestMapping(value = "/ai/ollama2")     public Object ollama2(@RequestParam(value = "msg") String msg){         ChatResponse response = ollamaChatClient.call(new Prompt(                 msg,                 OllamaOptions.create()                         .withModel("qwen:4b")                         .withTemperature(0.4f)));         String content = response.getResult().getOutput().getContent();         System.out.println(content);         return content;     } } 

ollama的web&Desktop

看ollama的github主页下面有很多的web&Desktop,比较流行的是Open WenUI
Open WenUI Github https://github.com/open-webui/open-webui
Open WenUI 官网:https://github.com/open-webui/open-webui

搭建部署Open WebUI有两种方式

  1. Docker方式(官网推荐)
  2. 源代码部署安装方式:(文档https://docs.openwebui.com/getting-started/

Docker Desktop

windows环境下推荐使用Docker Desktop

轻量化,界面化操作Docker容器
官网下载安装包
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
下载后傻瓜式安装即可,安装后需要重启,然后打开Docker Desktop后的界面如下:
在这里插入图片描述

Docker部署Open WebUI

在docker中运行Open WebUI
在命令行运行docker指令

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v D:\dev\open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main  

这是一个 docker run 命令,用于启动一个新的 Docker 容器,下面是这个命令各个部分的解释:

  • docker run:这是 Docker 的命令,用于从指定的镜像启动一个新的容器;
  • -d:表示在“分离”模式下运行容器,即后台运行;
  • -p 3000:8080:端口映射,表示将宿主机的3000端口映射到容器的8080端口,当你访问宿主机的3000端口时,实际上会访问容器内的8080端口;
  • –add-host=host.docker.internal:host-gateway:这个选项向容器的 /etc/hosts 文件中添加一条记录,这通常用于让容器能够解析到宿主机的名称,并且将其 IP 地址设置为宿主机的网关地址,这在某些网络配置中很有用,尤其是当容器需要知道宿主机的地址时;
  • -v D:\dev\open-webui:/app/backend/data:卷挂载,这表示将宿主机的 D:\dev\open-webui 目录挂载到容器内的 /app/backend/data 目录,这样,容器和宿主机之间可以共享这个目录中的数据;
  • –name open-webui:为容器指定一个名称,这里是 open-webui;
  • –restart always:这个选项告诉 Docker 在容器退出时总是自动重启它,无论容器是因为何种原因退出,它都会自动重启;
  • ghcr.io/open-webui/open-webui:main:这是你要运行的 Docker 镜像的完整名称,ghcr.io 是 GitHub Container Registry 的地址,open-webui/open-webui 是镜像的仓库和名称,main是标签,通常表示该镜像的最新或主分支版本;

第一次运行需要拉取镜像比较慢,等待执行完成
在这里插入图片描述
这时候打开docker desktop就可以在images模块下看到拉取到的镜像
在这里插入图片描述

我们在拉取镜像的时候指定了Web UI的端口为3000,所以访问3000端口即可

http://localhost:3000/ 

第一次会要求登录
在这里插入图片描述
注册并登录
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上来后和Chatgpt的页面很像的。

在这里插入图片描述
select model的地方选择上我们通过ollama部署的模型。然后就可以开心聊天了

Docker部署Lobe Chat

官网:https://lobehub.com/
Github:https://github.com/lobehub/lobe-chat

  • Built for you the Super Individual (专为你打造的超级个人)
  • 现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs
  • 聊天应用与开发的UI框架; 支持语音合成、多模态、可扩展的(function call)插件系统;
  • 一键免费拥有你自己的ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用;

Lobe Chat 部署

  1. 使用 Vercel、Zeabur 或 Sealos 部署;
  2. 使用 Docker 部署;
docker run -d -p 3210:3210 -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx -e ACCESS_CODE=lobe66 --name lobe-chat lobehub/lobe-chat 

完整的部署文档:https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/start

同样的,在拉取完成后,docker desktop中也会有镜像,
在这里插入图片描述
同样的方式,访问我们指定的3210端口
在这里插入图片描述
这个需要点击设置去配置模型

可以配置OpenAI的key

在这里插入图片描述
注意代理的地址要在后面加上/v1
配置好后就可以访问openai

也可以配置ollama

在这里插入图片描述
本机默认代理地址可以不用配,模型列表中选上你的模型就可以使用了。
还可以加插件使用
也可以在本地部署更强大的模型,使用图片,文件,音频等模态

大模型的选择

  • 大语言模型主要分为国外大模型 和 国内大模型;
  • 国外大模型,可能受到一些限制,或者不稳定;
  • 国内也有非常优秀的大模型,国内大模型排行榜:
    • https://www.superclueai.com/
    • 基于中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜;
    • 选择一系列有一定代表性的任务对应的数据集,做为测试基准的数据集,这些数据集会覆盖不同的任务、数据量、任务难度;

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