自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

大模型部署工具 Ollama 使用指南:技巧與問題解決全攻略

人工智能
Ollama 是一個開源的本地大模型部署工具,旨在簡化大型語言模型(LLM)的運行和管理。通過簡單命令,用戶可以在消費級設(shè)備上快速啟動和運行開源模型(如 Llama、DeepSeek 等),無需復(fù)雜配置。

一、Ollama 是什么?

Ollama 是一個開源的本地大模型部署工具,旨在簡化大型語言模型(LLM)的運行和管理。通過簡單命令,用戶可以在消費級設(shè)備上快速啟動和運行開源模型(如 Llama、DeepSeek 等),無需復(fù)雜配置。它提供 OpenAI 兼容的 API,支持 GPU 加速,并允許自定義模型開發(fā)。

二、核心命令速查表

運行 ollama help 可查看所有命令,以下是高頻命令總結(jié):

命令

作用描述

ollama serve

啟動 Ollama 服務(wù)(后臺運行)

ollama create

通過 Modelfile 創(chuàng)建自定義模型

ollama run

運行指定模型(如 ollama run llama3 --gpu

ollama list

列出所有已下載模型

ollama ps

查看正在運行的模型

ollama rm

刪除指定模型(如 ollama rm llama3

ollama pull

從注冊表拉取模型(如 ollama pull deepseek-r1:70b

ollama stop

停止正在運行的模型

ollama show

顯示模型詳細信息(如 ollama show qwen

三、模型存儲路徑優(yōu)化

默認路徑問題

  • WindowsC:\Users\<用戶名>\.ollama
  • Linux/macOS~/.ollama
  • 問題:可能占用系統(tǒng)盤空間,尤其對小容量 SSD 用戶不友好。

路徑遷移方案

Windows

  1. 右鍵「此電腦」→ 屬性 → 高級系統(tǒng)設(shè)置 → 環(huán)境變量。
  2. 新建系統(tǒng)變量 OLLAMA_MODELS,路徑設(shè)為 D:\ollama\models。

設(shè)置環(huán)境變量設(shè)置環(huán)境變量

  1. 重啟電腦或終端后生效。

模型文件存放路徑模型文件存放路徑

Linux/macOS

echo 'export OLLAMA_MODELS=/path/to/your/models' >> ~/.bashrc  # 或 ~/.zshrc
source ~/.bashrc  # 重新加載配置

四、模型管理:從下載到優(yōu)化

1. 模型下載

  • 官方模型
ollama pull llama3  # 下載 Llama3 模型
  • 自定義模型

準備模型文件(如 GGUF 格式,從 Hugging Face 下載)。。

圖片圖片

創(chuàng)建 Modelfile 配置模板(示例):

name: mymodel
template: qwen
path: /path/to/your/model.q4_K_M.gguf

構(gòu)建模型:

ollama create mymodel -f Modelfile

2. 運行與交互

  • 終端交互
ollama run --gpu mymodel  # 啟動 GPU 加速

輸入問題后按 Ctrl+D 提交,等待模型響應(yīng)。

  • API 調(diào)用:Ollama 內(nèi)置 OpenAI 兼容 API,通過 http://localhost:11434 訪問:
curl http://localhost:11434/v1/models  # 查看模型列表
curl -X POST "http://localhost:11434/v1/completions" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"llama3", "prompt":"你好"}'

3. 性能監(jiān)控與優(yōu)化

  • 顯存不足

選擇輕量模型(如 deepseek:1.5b)。

嘗試低精度版本(如 q4_K_M 或 q3_K_L)。

  • 內(nèi)存不足

確保至少 8GB 內(nèi)存(小模型)或 32GB+(大模型)。

使用 --verbose 參數(shù)監(jiān)控資源消耗:

ollama run deepseek-r1:70b --verbose
  • 輸出示例:
total duration: 12m1.056s  # 總耗時
load duration: 1.810s      # 模型加載時間
eval rate: 2.09 tokens/s   # 生成速度

五、常見問題與解決方案

1. 模型下載卡在 99%?

  • 現(xiàn)象:下載進度停滯在最后階段。
  • 解決
Ctrl+C 取消下載 → 再次運行 `ollama pull <model>`  
# 進度保留,后續(xù)速度可能恢復(fù)正常

2. 模型無響應(yīng)或崩潰

  • 可能原因

Modelfile 配置錯誤(如路徑或模板參數(shù))。

系統(tǒng)資源不足(內(nèi)存/顯存)。

  • 排查步驟

檢查 Modelfile 中的 TEMPLATE 和 stop 參數(shù)是否正確。

降低模型復(fù)雜度或增加硬件資源。

使用 --verbose 日志定位問題。

3. 刪除無用模型釋放空間

  • 命令
ollama rm modelname  # 刪除指定模型

六、安全加固指南

1. 限制網(wǎng)絡(luò)訪問

  • 默認風險:Ollama 默認監(jiān)聽 0.0.0.0:11434,可能暴露公網(wǎng)。
  • 解決方案
# 僅允許本地訪問
export OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434
# 或通過環(huán)境變量設(shè)置
OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434 ollama serve

2. 關(guān)閉危險端口

  • 若僅本地使用,可通過防火墻屏蔽 11434 端口的外部訪問。

3. 定期更新版本

  • Ollama 定期修復(fù)安全漏洞,建議升級到最新版:

七、總結(jié)與建議

  • 硬件規(guī)劃

7B 模型需 8GB 內(nèi)存,70B 模型需 32GB+。

顯存不足時優(yōu)先選擇低精度版本。

  • 安全第一

避免將 Ollama 端口暴露公網(wǎng),定期更新版本。

  • 模型選擇

根據(jù)需求選擇(如 DeepSeek 適合代碼生成,Qwen 適合多語言)。


責任編輯:武曉燕 來源: 程序員wayn
相關(guān)推薦

2025-03-26 11:05:13

2023-10-13 19:42:00

2013-06-08 11:13:00

Android開發(fā)XML解析

2011-07-19 20:36:56

2009-02-20 11:43:22

UNIXfish全攻略

2011-01-11 14:30:29

企業(yè)內(nèi)網(wǎng)開發(fā)環(huán)境

2009-02-12 10:12:00

NAT配置

2009-07-17 17:43:49

Jruby開發(fā)Web

2010-03-03 13:51:54

2011-02-25 10:29:01

JavaOracleDB2

2013-04-15 10:48:16

Xcode ARC詳解iOS ARC使用

2024-05-07 09:01:21

Queue 模塊Python線程安全隊列

2010-04-23 14:04:23

Oracle日期操作

2023-10-12 07:29:24

MySQL分頁數(shù)據(jù)量

2024-02-22 09:25:09

Python字典推導式開發(fā)

2025-04-21 08:19:36

2016-08-28 14:44:42

算法TSP生物智能

2014-03-19 17:22:33

2009-12-14 14:32:38

動態(tài)路由配置
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號