近年来，随着人工智能技术的发展，尤其是大模型的出现，越来越多的企业和个人开始希望能够在本地部署自己的大模型，以满足特定的使用需求。Ollama和Open WebUI是两个强大的工具，可以帮助用户在本地搭建大模型，并通过友好的Web界面进行交互。本篇文章将介绍如何结合这两个工具实现本地部署自己的大模型。
一、环境准备
首先，要确保你的计算机上已安装 Docker 和 Python。Docker 将用于容器化大模型，而 Python 则支持后续的环境配置和开发。
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安装 Docker：根据不同操作系统的官方文档进行安装，可以访问 https://docs.docker.com/get-docker/
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安装 Python：确保你有 Python 3.7 或更高版本，可以访问 https://www.python.org/downloads/
二、使用 Ollama 部署大模型
Ollama 是一个简化大模型部署的工具，支持多种大语言模型。以下是使用 Ollama 部署 LLama 模型的步骤：
- 安装 Ollama CLI：
curl -sSfL https://ollama.com/download.sh | sh
- 拉取模型：
使用 Ollama 提供的命令拉取你需要的模型，例如 LLama：
ollama pull llama
- 运行模型：
ollama run llama
此时，Ollama 的服务就已经在本地启动，可以通过 HTTP 请求与模型进行交互。
三、使用 Open WebUI 创建 Web 界面
Open WebUI 是一个用于快速构建 Web 界面的框架，可以与 Ollama 部署的模型进行集成。以下是如何使用 Open WebUI 创建简单的前端界面。
- 安装 Open WebUI：
首先，你需要安装 flask 和相关依赖。创建一个新的 Python 虚拟环境，执行以下命令：
pip install flask requests
- 创建 Web 应用：
在你的项目目录中，创建一个名为 app.py 的文件并填入以下代码：
from flask import Flask, request, render_template
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
user_input = request.form['user_input']
response = requests.post('http://localhost:11434/query', json={'input': user_input})
output = response.json().get('output')
return render_template('index.html', user_input=user_input, output=output)
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
- 创建 HTML 模板：
在同一目录下创建一个名为 templates 的文件夹，并在其中创建 index.html 文件，内容如下：
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>大模型查询</title>
</head>
<body>
<h1>与大模型对话</h1>
<form method="POST" action="/query">
<input type="text" name="user_input" placeholder="输入你的问题" required>
<button type="submit">提交</button>
</form>
{% if output %}
<h2>模型回复:</h2>
<p>{{ output }}</p>
{% endif %}
</body>
</html>
四、运行应用
在终端中，切换到项目目录并运行 Flask 应用：
python app.py
访问 http://127.0.0.1:5000，你就可以在浏览器中使用自己的大模型了。
结论
通过组合 Ollama 和 Open WebUI，你可以快速地在本地部署并访问自己的大模型。这种方式不仅可以让你减轻对云服务的依赖，还可以在数据隐私和安全性上有更好的掌控。如果你对大模型的训练和优化有更深层次的需求，也可以根据具体应用进行二次开发和定制，这为人工智能的应用提供了更多的可能性。
