Ubuntu2404部署Ollama体验大模型

简介：本文介绍了在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Ollama，并部署Llama3 8B和Qwen 32B大模型的方法。通过详细步骤，让读者轻松体验AIGC的魅力，并了解产品关联与性能优化技巧。

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已成为研究和应用的热点。Ollama作为一款支持在本地运行大语言模型的工具，因其易用性和强大的功能而受到广泛好评。本文将详细介绍如何在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Ollama，并部署Llama3 8B和Qwen 32B这两个大模型，让读者轻松体验AIGC的无限魅力。

一、环境准备

在正式安装Ollama之前，我们需要确保系统环境满足以下要求：

硬件环境：
- CPU：推荐使用高性能CPU，如Intel E5-2698Bv3或更高版本。
- 内存：至少32GB DDR3内存，推荐配置为128GB（4x32GB）以支持大模型的运行。
- 显卡：NVIDIA GPU，如NVIDIA P106 16G版，对加速模型训练和运行至关重要。
- 存储空间：大模型需要较大的存储空间，建议至少分配500GB的数据盘。
软件环境：
- 操作系统：Ubuntu 24.04 LTS。
- Docker：安装Docker并配置NVIDIA Container Toolkit，以便Docker容器可以使用GPU资源。
- NVIDIA驱动：确保安装了适用于NVIDIA GPU的驱动程序。

二、安装Ollama

安装Docker和NVIDIA Container Toolkit：

sudo apt install docker.io
sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

下载并安装Ollama：
Ollama提供了方便的安装脚本，可以通过以下命令下载并执行该脚本：
```
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
安装完成后，需要配置Ollama的环境变量，例如允许跨域访问，可以编辑环境变量OLLAMA_ORIGINS，将其值设为*。

三、部署大模型

下载大模型：
通过Ollama可以轻松下载并加载大模型。例如，要下载Llama3 8B模型，可以使用以下命令：
```
ollama pull llama3:8b
```
同样地，要下载Qwen 32B模型，可以使用：
```
ollama pull qwen:32b
```
运行大模型：
下载完成后，可以通过Ollama运行这些大模型。例如，要运行Llama3 8B模型，可以使用以下命令：
```
ollama run llama3:8b
```
这将启动模型并等待输入。可以通过发送指令来与模型进行交互，例如：
```
echo "why is the sky blue?" | ollama run llama3:8b
```

四、实际应用与经验分享

Llama3 8B和Qwen 32B模型均可用于文本生成和对话任务。通过输入问题或指令，模型将生成相应的回答或文本。如果需要针对特定任务微调模型，可以使用Ollama提供的工具进行微调操作，这通常需要较大的数据集和计算资源。

五、性能优化

为了提高模型的运行效率，可以尝试优化Docker容器的配置，如增加内存和GPU分配。此外，合理调整Ollama的配置参数，如OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS和OLLAMA_MAX_QUEUE，也可以进一步提升性能。

六、产品关联

在体验Ollama与大模型的过程中，我们不得不提到千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的AI大模型资源和开发工具，包括模型训练、部署和调优等功能。通过千帆大模型开发与服务平台，用户可以更加便捷地管理和优化自己的AI模型，进一步提升AIGC的应用效果。

例如，在Ollama中部署的Llama3 8B和Qwen 32B模型，可以通过千帆大模型开发与服务平台进行进一步的训练和优化，以适应不同的应用场景和需求。

七、总结

本文详细介绍了在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Ollama，并部署Llama3 8B和Qwen 32B大模型的方法。通过Ollama和千帆大模型开发与服务平台，用户可以轻松体验AIGC的无限魅力，并在实际应用中不断优化和提升AI模型的效果。希望本文能为读者提供有价值的参考和帮助。