Docker 運行 Ollama
Docker 是一種輕量級的虛擬化技術,可以用于快速部署和運行 Ollama。用戶可以通過以下命令在 Docker 中運行 Ollama:
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434
此命令會在后臺啟動一個 Ollama 容器,并通過 11434 端口提供服務。用戶需要確保 Docker 已正確安裝并支持 GPU 加速,以充分利用 AI 模型的性能。

Ollama AI 模型的下載和運行
用戶可以通過 Ollama 提供的命令行工具下載和運行 AI 模型。首先,訪問 Ollama 模型庫,選擇所需的模型并運行以下命令進行下載:
ollama run llama3.1
下載完成后,用戶可以通過 API 接口進行問答和其他任務。為了提供 API 服務,用戶需要安裝代理服務并配置相應的環境。
安裝代理服務
在提供 API 服務之前,用戶需要安裝代理服務。首先,創建一個新的虛擬環境并激活它:
python -m venv D:/ollama
ollama/Scripts/activate.bat
接下來,安裝必要的 Python 包:
(ollama)> pip install litellm
pip install litellm[proxy]
運行模型并提供服務
在安裝完代理服務后,用戶可以使用以下命令運行模型并提供服務:
litellm --model ollama/llama3.1
此時,Ollama 模型已在本地服務器上運行,用戶可以通過 API 接口進行交互。
Ollama 的環境變量配置
在使用 Ollama 提供服務時,合理配置環境變量可以大大提升其性能和可用性。以下是一些常用的環境變量設置:
OLLAMA_HOST:設置 Ollama 服務監聽的網絡地址,默認是 127.0.0.1。若需對外提供服務,可設置為 0.0.0.0。
OLLAMA_PORT:指定 Ollama 服務監聽的端口,默認是 11434。若有沖突,可修改為其他端口。
OLLAMA_KEEP_ALIVE:指定模型加載到內存中后的存活時間。建議設置為 24h 提高訪問速度。
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:限制同時加載到內存中的模型數量,默認是 1。
Ollama 的 API 調用
Ollama 提供兩種主要的 API 接口:/api/generate 和 /api/chat。前者用于生成單個文本片段,而后者則支持對話式的多輪交互。
API 生成示例
用戶可以通過以下代碼片段調用 Ollama 的 API 進行文本生成:
import requests
import json
def generate_text(model, prompt):
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
data = {
"model": model,
"prompt": prompt,
}
response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
result = response.json().get('response', '')
print(result)
else:
print(f"Error: {response.status_code}")generate_text('llama3.1', '你好')
流式聊天示例
以下是使用 Ollama chat API 的示例代碼:
import requests
import json
def chat_with_model(model, messages):
url = 'http://localhost:11434/api/chat'
data = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True
}
response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, json=data)
for line in response.iter_lines():
if line:
print(json.loads(line)['content'])chat_with_model('qwen2:latest', [{'role': 'user', 'content': '你好'}])
FAQ
什么是 Ollama?
Ollama 是一個支持多種 AI 模型的平臺,用戶可以通過它下載和運行模型,并通過 API 提供智能服務。
如何修改 Ollama 的模型存儲位置?
用戶可以通過設置環境變量 OLLAMA_MODELS 來修改模型的存儲路徑。例如,在 Windows 系統中,可以設置為 E:ollamamodels。
Ollama 支持哪些類型的 API?
Ollama 提供 /api/generate 和 /api/chat 兩種 API。前者用于生成文本片段,后者用于支持對話的交互。
如何運行 Ollama 的模型?
用戶可以使用命令 ollama run <model_name> 下載并運行模型。在 Docker 中運行 Ollama 則需要使用 docker run 命令。
環境變量 OLLAMA_KEEP_ALIVE 有什么作用?
OLLAMA_KEEP_ALIVE 用于設置模型在內存中的存活時間。設置較長的時間可以提高訪問速度,避免頻繁加載模型。
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