使用Ollama搭建一个免费的聊天机器人

0 概述

Ollama是一个能在本机运行大语言模型的软件，它提供命令行和API的交互方式，对于需要考虑数据隐私的情景，可以方便的使用Ollama部署大语言模型，并在此基础上开发RAG等应用，而无需调用OpenAI等开放API。Ollama基本上已经建立了比较完善的生态，除了在系统中使用命令行、API等方式交互，Langchain、Dify等开发框架也都支持Ollama，另外，也有非常多GUI客户端可以使用，像在iPhone、iPad等移动端设备上，也可以通过仅仅修改一个地址就能拥有属于自己的“ChatGPT”。

1 入门

1.1 下载安装

从官方网站https://ollama.com/直接下载安装即可

1.2 常用环境变量

1.2.1 OLLAMA_MODELS

模型下载目录

macOS下指定此目录，此目录中会下载文件，但在~/.ollama/models下也会下载文件

1.2.2 OLLAMA_HOST

Ollama监听网络地址，默认监听回环地址

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0# or指定监听端口export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080

1.3 模型库

从官方网站可以查找支持的模型https://ollama.com/library

1.4 其他可用模型

ollama run roger/minicpm

2 基本使用

2.1 下载模型

可以设置环境变量OLLAMA_MODELS来指定模型下载位置，此步非必须，因为大语言模型一般都比较大，如果需要指定下载路径，可以设置环境变量

注意修改下方的地址为自己电脑中的地址

export OLLAMA_MODELS=/Volumes/SHAERGE/Appdata/Ollama

下载模型

ollama pull gemma:2b

查看模型信息

ollama show --modelfile gemma:2b

# Modelfile generated by "ollama show"
# To build a new Modelfile based on this one, replace the FROM line with:
# FROM gemma:2bFROM /Users/luogang/.ollama/models/blobs/sha256-c1864a5eb19305c40519da12cc543519e48a0697ecd30e15d5ac228644957d12
TEMPLATE """<start_of_turn>user
{{ if .System }} <end_of_turn>
<start_of_turn>model
<end_of_turn>
"""
PARAMETER repeat_penalty 1
PARAMETER stop "<start_of_turn>"
PARAMETER stop "<end_of_turn>"

2.2 导出模型

记住上面的模型路径，拷贝到一个新的文件，模型格式为gguf，例如：

注意修改下方的地址为自己电脑中的地址

cp /Users/luogang/.ollama/models/blobs/sha256-c1864a5eb19305c40519da12cc543519e48a0697ecd30e15d5ac228644957d12 /Users/luogang/Downloads/gemma/gemma_2b.gguf

2.3 创建模型

创建一个Modelfile文件，最简形式如下：

From /Users/luogang/Downloads/gemma/gemma_2b.gguf

完整形式如下：

使用如下命令创建Ollama模型

可以设置环境变量OLLAMA_MODELS来指定模型下载位置

注意修改上面的地址为自己电脑中的地址

ollama create mygemma:2b -f Modelfile

然后使用

ollama run mygemma:2b

可以正常使用

2.4 运行

如果指定的模型没有下载，运行时会先下载

ollama run qwen:1.8b

使用效果如下，实际生成token的速度非常快

2.5 列出已下载模型

ollama list

2.6 启动服务

macOS下

在macOS上，点击Ollama图标运行程序后，就已经启动服务了，默认监听在11434端口

不过要注意，从点击Ollama图标的方式运行的方式，没有办法设置环境变量，虽然在https://github.com/ollama/ollama/issues/703此处有人给出了解决方案 launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0:8080，但经过尝试并不生效

Linux下

ollama serve

在Linux下安装成功后，会默认安装为一个服务，系统启动后相当于自动执行了ollama serve，此时可以修改systemd启动单元/etc/systemd/system/ollama.service

注意将下方Environment中的相关路径，替换为自己的路径

[Unit]
Description=Ollama ServiceA
fter=network-online.target[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/home/luogang/.autojump/bin:/opt/anaconda3/bin:/opt/anaconda3/condabin:/home/luogang/.autojump/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"[Install]
WantedBy=default.target

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"这一行是新增的，编辑完成保存后，执行如下命令

如果启动状态检查没有报错，说明启动成功，再次使用如下命令检查环境变量是否生效

netstat -an | grep 11434

2.7 REST API

更多API可以参考此处：https://www.postman.com/postman-student-programs/workspace/ollama-api/collection/21521806-f48dc31a-a9f1-4dad-9082-fd07f5cd2fda

2.7.1 列出模型

curl http://localhost:11434/api/tags

2.7.2 查看模型信息

2.7.3 生成

stream参数非必填，默认为true，下同

2.7.4 对话

2.7.5 Embedding

3 以服务的方式关联前端GUI使用

3.1 Echanted

在Ollama启动后（双击运行或者ollama serve方式），启动Echanted不需要做任何修改，直接可以运行

3.1.1 macOS

3.1.2 iPadOS

iPadOS下支持Ollama的软件比较多，比如Enchanted、OpenCat等，Enchanted完全免费，下面以此为例。

点击左上角的按钮展开侧边栏，然后在最底下的Settings，需要在设置中的OLLAMA下输入Ollama服务地址，比如http://192.168.31.26:11434

要注意，这个地址需要iPad能够访问到，也就意味着Ollama服务启动时需要监听0.0.0.0

3.2 Open WebUI

直接使用Docker启动

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

登录后，需要注册，填写个人信息进行注册即可

进入界面后，在界面顶端可以直接选择已经下载的模型

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。