服务器Ubuntu22.04系统 使用dcocker部署安装ollama和搭配open_webui使用

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筋斗云
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服务器Ubuntu22.04系统 使用dcocker部署安装ollama和搭配open_webui使用

一、ubuntu和docker基本环境配置

1.更新包列表：
  • 打开终端，输入以下命令：
sudo apt-get update 
sudo apt upgrade

更新时间较长，请耐心等待

2. 安装docker依赖
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release
3. 添加docker密钥
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
4.添加阿里云docker软件源
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

如果是arm架构，命令换成下面这个，否则第5步会出错

sudo add-apt-repository "deb [arch=arm64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
5.安装docker
apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.i
6.安装完成docker测试
docker -v

在这里插入图片描述

7. docker配置国内镜像源
  • 7.1 编辑配置文件
vi /etc/docker/daemon.json

按i进入编辑模式

加入以下内容：

{   "registry-mirrors": [     "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",     "https://hub-mirror.c.163.com",     "https://docker.m.daocloud.io",      "https://ghcr.io",     "https://mirror.baidubce.com",     "https://docker.nju.edu.cn"   ] }

按ESC键退出编辑模式，接着输入:wq，保存并退出

  • 7.2 重新加载docker
sudo systemctl daemon-reload
  • 7.3 重启docker
sudo systemctl restart docker
2. 安装英伟达显卡驱动
2.1 使用wget在命令行下载驱动包

注意，这里是要根据自己的机器选择驱动版本进行安装，这里是选择的是aarch64架构的550.90.07驱动，其他的可以去英伟达官网自己找。官方高级驱动搜索 。注意，选择cuda的时候，要选择你要安装的版本（我这里是选择最新的12.4，除了12.4，还可以兼容12.4以下的。）

wget https://cn.download.nvidia.com/tesla/550.90.07/NVIDIA-Linux-aarch64-550.90.07.run
2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get update sudo apt-get install g++ sudo apt-get install gcc sudo apt-get install make
2.2 卸载原有驱动（如果执行nvidia-smi报错可以不用执行这一步）
sudo apt-get remove --purge nvidia*

使用vim修改配置文件

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
更新文件

sudo update-initramfs –u

重启电脑：

sudo reboot
2.3 安装驱动

授予执行权限（记得将文件名换成自己的驱动文件）

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-aarch64-550.90.07.run

执行安装命令

sudo ./NVIDIA-Linux-aarch64-550.90.07

检测显卡驱动是否安装成功

nvidia-smi

出现以下界面则证明驱动安装成功（注意，Processes是我在执行的进程，如果你是新安装的，应该是空白的。）

在这里插入图片描述

2.4 安装CUDA

注意：这里选择安装的版本一定要等于或者低于你执行nvidia-smi命令后显示的CUDA Version那个版本，比如我是显示12.4，则我可以安装12.4或者是之前的版本。驱动与CUDA版本对应关系，可以看官网这里介绍，驱动版本与CUDA版本的对应表

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

输出accept开始安装
在这里插入图片描述
注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动
在这里插入图片描述
然后选择Install开始安装

sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
2.5 环境变量配置

以vim方式打开配置文件

sudo vim ~/.bashrc

在文件尾中加入以下两行：

export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

更新环境变量

source ~/.bashrc

检测CUDA是否安装成功

nvcc -V

出现下面的信息则证明CUDA安装成功

在这里插入图片描述

3. 安装conda
3.1 软件下载
wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
3.2 设置环境变量
vim /etc/profile

在末尾添加环境变量

export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH" 
vim ~/.bashrc export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"

刷新环境变量

source /etc/profile source ~/.bashrc

然后conda -V要是正常就安装成功了

conda -V
3.3 conda配置

配置清华镜像源
代码如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

配置pip 镜像源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、使用docker安装ollama

1. 使用docker拉取ollama镜像
docker pull ollama/ollama:latest

国内镜像

docker pull dhub.kubesre.xyz/ollama/ollama:latest
2.使用docker运行以下命令来启动 Ollama 容器
docker run -d --gpus=all --restart=always -v /home/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

使ollama保持模型加载在内存（显存）中

docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 --restart=always -v /home/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 
# 确保显卡驱动已安装 nvidia-smi  # 创建包仓库和GPG key distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \        && 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/$distribution/libnvidia-container.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  # 更新包列表之后安装 nvidia-docker2 包（以及依赖） sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-docker2  # 安装完毕重启容器 sudo systemctl restart docker
3.使用ollama下载模型
  • 这里示例下载阿里的通义千问
docker exec -it ollama ollama run qwen2

  • 运行效果如图：
    在这里插入图片描述

  • 模型库

模型参数数量大小下载方式
Llama 27B3.8GBdocker exec -it ollama ollama run llama2
Mistral7B4.1GBdocker exec -it ollama ollama run mistral
Dolphin Phi2.7B1.6GBdocker exec -it ollama ollama run dolphin-phi
Phi-22.7B1.7GBdocker exec -it ollama ollama run phi
Neural Chat7B4.1GBdocker exec -it ollama ollama run neural-chat
Starling7B4.1GBdocker exec -it ollama ollama run starling-lm
Code Llama7B3.8GBdocker exec -it ollama ollama run codellama
Llama 2 Uncensored7B3.8GBdocker exec -it ollama ollama run llama2-uncensored
Llama 213B7.3GBdocker exec -it ollama ollama run llama2:13b
Llama 270B39GBdocker exec -it ollama ollama run llama2:70b
Llama 3.18B4.7GBdocker exec -it ollama ollama run llama3.1:70
Orca Mini3B1.9GBdocker exec -it ollama ollama run orca-mini
Vicuna7B3.8GBdocker exec -it ollama ollama run vicuna
LLaVA7B4.5GBdocker exec -it ollama ollama run llava
Gemma2B1.4GBdocker exec -it ollama ollama run gemma:2b
Gemma7B4.8GBdocker exec -it ollama ollama run gemma:7b
4.使用ollama下载模型

下载微调版本的，可以看这篇文章，[HuggingFace + Ollama + Llama 3.1：轻松搞定Llama 3.1中文微调版本安装](
四、使用docker安装open-webui

1. docker部署ollama web ui

main版本

docker run -d -p 30131:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

cuda版本

docker run -d -p 30131:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:cuda
  • 安装成功后，可以在另一台计算机进行访问，如下：
    在这里插入图片描述
2.注册账号
  • 默认第一个账号是管理员
    在这里插入图片描述
3.成功进入：

在这里插入图片描述

4. 聊天界面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

参考来源：https://blog.csdn.net/weixin_62798503/article/details/140658151

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