最少钱学习并构建大模型ollama-llama3 8B
学习大模型时可能面临一些困难,这些困难可能包括:
-
计算资源限制:训练大模型通常需要大量的计算资源,包括CPU、GPU等。如果设备资源有限,可能会导致训练时间长、效率低下或无法完成训练。
-
内存限制:大模型通常需要大量内存来存储模型参数和计算中间结果。内存限制可能会导致内存不足错误或无法加载大模型。
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数据集规模:训练大模型通常需要大规模的数据集来获得良好的性能。获取和处理大规模数据集可能需要大量时间和计算资源。
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超参数调整:调整大模型的超参数通常是一项挑战性工作。需要花费大量时间和资源来尝试不同的超参数组合,以获得最佳性能。
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过拟合:大模型很容易过拟合,特别是在数据集规模不够大或训练不充分的情况下。需要采取适当的正则化策略来避免过拟合。
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模型解释性:大模型通常更加复杂,其内部结构可能不太容易解释。理解大模型的行为和推理过程可能是一项挑战。
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时间和精力投入:学习大模型需要花费大量的时间和精力,包括数据准备、模型训练、调优等过程。需要有耐心和毅力来应对这些挑战。
解决资源问题:
1、选择按小时付费GPU性能服务器
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2、sh直接安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
AMD Radeon GPU 支持¶
虽然 AMD 已将 amdgpu 驱动程序上游贡献给官方 Linux 内核源代码,但该版本较旧,可能不支持所有 ROCm 功能。我们建议您从 AMD 官网 安装最新驱动程序,以获得对您 Radeon GPU 的最佳支持。
手动下载 ollama 二进制文件安装
Ollama 以自包含的二进制文件形式分发。将其下载到您的 PATH 中的目录:curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
chmod +x /usr/bin/ollama将 Ollama 添加为启动服务(推荐)
为 Ollama 创建一个用户:useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama在 /etc/systemd/system/ollama.service 中创建一个服务文件:[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3[Install]
WantedBy=default.target然后启动服务:systemctl daemon-reload
systemctl enable ollama启动 Ollama
使用 systemd 启动 Ollama:systemctl start ollama
安装 CUDA 驱动程序(可选 - 适用于 Nvidia GPU)
Download and install CUDA.
通过运行以下命令验证驱动程序是否已安装,该命令应打印出有关您 GPU 的详细信息:
nvidia-smi
安装 ROCm(可选 - 适用于 Radeon GPU)
Download and Install
确保安装 ROCm v6
更新sh直接安装Ollama
通过再次运行安装脚本来更新 ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
或者通过下载 ollama 二进制文件:
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama
查看日志
要查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志,请运行:
journalctl -u ollama
卸载
移除 ollama 服务:
sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
从您的 bin 目录(/usr/local/bin、/usr/bin 或 /bin)中移除 ollama 二进制文件:
sudo rm $(which ollama)
移除下载的模型以及 Ollama 服务用户和组:
sudo rm -r /usr/share/ollama
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama
3、打开终端: 输入ollama

终端执行指令:ollama serve &
终端执行指令「下载模型」:ollama run llama3

4、检查安装成功
curl 127.0.0.1:11434 或者 lsof -i:11434

5、安装 open-webui
#1.拉取源码
cd ~
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui
cp -RPp .env.example .env#2.安装前端依赖
npm i
npm run build#3.安装后端依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt#4.启动后端
bash start.sh
默默端口:8080 ,可以修改start.sh 文件端口更改:80
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6、完成「选择默认模型」

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