一文教你在Windows上实现Ollama与Open Web UI外网访问本地模型，以及利用Ollama进行GPU加速
在人工智能和自然语言处理日益火热的今天，Ollama作为一个轻量级的模型运行框架，凭借其简洁的使用方式和强大的功能，受到了越来越多开发者的青睐。不仅如此，通过结合Open Web UI，我们可以方便地在浏览器中与模型进行交互。此外，如果你的系统支持GPU，我们还可以利用GPU来加速模型的运行。下面，我们将详细介绍如何在Windows环境下实现这一系列操作。
准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件和工具：
- Python：确保已安装Python（建议使用3.8及以上版本）。
- Docker：Ollama的某些功能需要使用Docker。
- NVIDIA CUDA Toolkit：如果你计划使用GPU，请先安装NVIDIA的CUDA工具包。
安装Ollama
首先，我们需要安装Ollama。在命令行中运行以下命令进行安装：
curl -sSfL https://ollama.com/download.sh | sh
确保环境变量已经配置好了，这样你就可以在命令行中直接使用ollama命令了。
下载模型
接下来，我们可以下载一个模型。以llama2模型为例，可以使用以下命令下载：
ollama pull llama2
设置Open Web UI
安装完Ollama和所需的模型后，我们需要设置一个Web UI以便于访问模型。可以使用Flask框架来快速构建一个基本的Web应用。
-
首先安装Flask：
bash pip install Flask -
创建一个文件
app.py，并加入以下代码：
```python from flask import Flask, request, jsonify import subprocess
app = Flask(name)
@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get('text') # 使用Ollama模型进行推理 # 这里使用subprocess来调用ollama命令 result = subprocess.run(['ollama', 'run', 'llama2', '-i', input_text], capture_output=True, text=True) return jsonify({'response': result.stdout})
if name == 'main': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ```
- 启动Flask应用：
bash python app.py
外网访问配置
在Windows上，配置外网访问需要确保你的路由器能够将请求转发到你的计算机。可以通过以下步骤进行配置：
- 登陆到你的路由器设置页面（通常是
192.168.1.1或192.168.0.1）。 - 找到“端口转发”或类似选项。
- 将外部端口（例如5000）转发到你计算机的5000端口。
完成后，你可以通过你的公网IP地址和端口号来访问Web UI，比如http://your_public_ip:5000/predict。
GPU加速配置
如果你希望利用GPU进行模型推理，请确保你安装了支持CUDA的NVIDIA驱动，并且在Ollama的运行命令中添加--gpu参数：
ollama run llama2 --gpu -i "你的输入文本"
在Flask应用的predict函数中，可以进行如下修改：
result = subprocess.run(['ollama', 'run', 'llama2', '--gpu', '-i', input_text], capture_output=True, text=True)
完成
至此，你已经成功搭建了一个可以外网访问的Ollama模型，并利用了GPU加速处理推理请求。你可以通过发送POST请求到http://your_public_ip:5000/predict，并在请求体中包含{"text": "你好"}来获取模型的输出。希望这篇文章能够帮助你更好地应用Ollama与Open Web UI进行自然语言处理任务！
