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如何在离线的Linux服务器上部署Ollama，并使用Ollama管理运行Qwen大模型

转载 作者：撒哈拉 更新时间：2024-11-04 18:08:46 61 4
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手动安装 Ollama

根据Linux的版本下载对应版本的 Ollama，

  • 查看Linux CPU型号，使用下面的命令
#查看Linux版本号
cat /proc/version
#查看cpu架构
lscpu
  • x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64；aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm64

ollama不同型号

安装和运行

  • 在有网络的环境下载好tgz安装包，并上传到离线 Linux 服务器
  • 安装，使用下面的命令：
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz
  • 启动 Ollama，使用下面的命令：
ollama serve
  • 另外启动一个终端验证是否运行成功，使用下面的命令：
#查看所有下载的模型
ollama list

这样 Ollama 就算安装完成了。之所以下载 Ollama，是因为 Ollama 提供了大模型运行的所有环境，使用它能方便的在本地运行各种 LLM.

在 Ollama 上部署 Qwen2.5

下载 Qwen2.5

  • 在国内 AI 社区 ModelScope 下载 Qwen2.5 模型，国外的 AI 社区 Hugging Face 也可以下载，不过要想下载国外的大模型，例如 Llama，需要填写联系信息进行申请，不过申请了也不一定会给过的。

image

  • 推荐使用 Git 下载，使用下面的命令：
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.git

从 Safetensors 导入模型

  • Git 克隆下来的仓库会包含一个 model.safetensors 文件，需要将其格式转换为二进制 .bin 形式，才能由 Ollama 着手导入进行管理。

image

  • 大模型格式转换主要用到一个工具 llama.cpp，使用下面的命令同步 llm/llama.cpp 子模块：
#首先克隆 Ollama 仓库
git clone [git@github.com](mailto:git@github.com):ollama/ollama.git ollama
cd ollama

#然后同步子模块
git submodule init
git submodule update llm/llama.cpp

#接着安装 python 依赖
python3 -m venv llm/llama.cpp/.venv
source llm/llama.cpp/.venv/bin/activate
pip install -r llm/llama.cpp/requirements.txt
  • 转换模型Qwen2.5，使用下面的命令：
python llm/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./model --outtype f16 --outfile converted.bin
  • 编写模型文件 Modelfile (没有后缀名)，文件内容如下：
FROM converted.bin
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
"""
SYSTEM """
你是一个乐于助人的助手，但你会用20世纪30年代黑手党暴徒的风格去回答问题
"""
  • 将转换后的 .bin 文件和 Modelfile 文件上传到离线的 Linux 服务器的同一目录下，使用下面的命令导入到 Ollama：
ollama create Qwen2.5 -f Modelfile
  • 查看和运行大模型，使用下面的命令：
#查看大模型信息
ollama show Qwen2.5

#查看 Ollama 管理的所有大模型
ollama list

#运行大模型
ollama run Qwen2.5

#查看正在运行的大模型
ollama ps

这样 Qwen2.5 就算导入成功了，实际上 llama 工具还可对大模型进行量化，量化后的大模型会更加精确，更加节省系统资源，有关量化的信息可自行研究.

最后此篇关于如何在离线的Linux服务器上部署Ollama，并使用Ollama管理运行Qwen大模型的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何在离线的Linux服务器上部署Ollama，并使用Ollama管理运行Qwen大模型的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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撒哈拉
个人简介

我是一名优秀的程序员,十分优秀！

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