Ollama + WebUI本地化部署大模型
随着大模型的迅速发展，越来越多的开发者和企业希望能够在本地环境中部署并使用这些模型。Ollama是一个流行的框架，它提供了一种简便的方法来下载和运行大规模的机器学习模型，同时结合WebUI接口使得用户交互更加友好。本文将介绍如何使用Ollama在本地化环境中部署大模型，并提供相应的代码示例。
环境准备
在开始之前，确保你的计算机上安装了Docker和Python环境。你可以使用以下命令检查是否已安装Docker：
docker --version
同时，确保Python版本为3.6以上。
安装Ollama
使用Ollama前，我们需先安装该工具。打开终端，输入以下命令：
curl -sSL https://ollama.com/download.sh | sh
完成后，检查是否安装成功：
ollama --version
下载和运行模型
Ollama支持多个模型的下载和运行。以GPT-2模型为例，我们可以使用以下命令下载：
ollama pull gpt-2
下载完成后，启动模型服务：
ollama serve gpt-2
此时，模型已在本地启动，并运行在默认的端口11434上。
构建WebUI
接下来，我们需要一个简单的Web接口来与模型交互。我们可以使用Flask库来创建这个WebUI。如果没有安装Flask，可以通过以下命令安装：
pip install Flask
接下来，我们创建一个名为app.py的文件，输入以下代码：
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
# 设置Ollama服务的URL
OLLAMA_URL = 'http://localhost:11434'
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_text():
data = request.json
prompt = data.get('prompt', '')
# 发送请求到Ollama模型服务
response = requests.post(f'{OLLAMA_URL}/generate', json={'prompt': prompt})
if response.status_code == 200:
return jsonify(response.json())
else:
return jsonify({'error': '生成文本失败'}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=5000)
启动WebUI
在终端中运行Flask应用：
python app.py
打开浏览器并访问 http://127.0.0.1:5000。我们可以使用Postman或者其他HTTP客户端来测试生成文本的API。
测试API
在Postman中，选择POST方法，输入URL为 http://127.0.0.1:5000/generate。在body部分选择JSON格式，输入：
{
"prompt": "从前有一只"
}
然后发送请求，Ollama模型将生成相应的文本返回。
总结
通过以上步骤，我们成功地使用Ollama框架在本地环境中部署了大模型，并构建了一个简单的WebUI进行交互。这种本地化部署的方式能够全面保护数据隐私，同时提供高效的模型服务。未来，随着技术的不断发展，更多的功能和应用场景也将被开辟，期待你在这个领域的探索与发现！
