Ubuntu 24.04 LTS部署Ollama：探索Llama3 8B与Qwen 32B大模型的魅力

Ubuntu 24.04 LTS部署Ollama：探索Llama3 8B与Qwen 32B大模型的魅力

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为研究和应用的热点。Ollama作为一款支持在本地运行大语言模型的工具，以其易用性和强大的功能赢得了广泛好评。本文将指导你在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Ollama，并部署Llama3 8B和Qwen 32B这两个大模型，让你轻松体验AIGC的无限魅力。

硬件与软件环境准备

硬件环境

• CPU：推荐使用高性能CPU，如Intel E5-2698Bv3或更高版本，以确保模型运行的流畅性。
• 内存：至少32GB DDR3内存，推荐配置为128GB（4x32GB）以支持大模型的运行。
• 显卡：NVIDIA GPU，如NVIDIA P106 16G版，对于加速模型训练和运行至关重要。
• 存储空间：大模型需要较大的存储空间，建议至少分配500GB的数据盘。

软件环境

• 操作系统：Ubuntu 24.04 LTS
• Docker：安装Docker并配置NVIDIA Container Toolkit，以便Docker容器可以使用GPU资源。
• NVIDIA驱动：确保安装了适用于你的NVIDIA GPU的驱动程序。

安装Ollama

1. 安装Docker和NVIDIA Container Toolkit

首先，你需要在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Docker和NVIDIA Container Toolkit。这可以通过以下命令完成：

sudo apt install docker.io
sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

2. 下载并安装Ollama

Ollama提供了方便的安装脚本，你可以通过以下命令下载并执行该脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

如果你对远程脚本执行有所顾虑，也可以手动下载该脚本并检查其内容后再执行。

3. 配置Ollama

安装完成后，你需要根据实际需要配置Ollama的环境变量。例如，如果你需要允许跨域访问，可以编辑环境变量OLLAMA_ORIGINS，将其值设为*。

部署大模型

1. 下载并加载大模型

通过Ollama，你可以轻松下载并加载大模型。例如，要下载Llama3 8B模型，你可以使用以下命令：

ollama pull llama3:8b

同样地，要下载Qwen 32B模型，可以使用：

ollama pull qwen:32b

2. 运行大模型

下载完成后，你可以通过Ollama运行这些大模型。例如，要运行Llama3 8B模型，可以使用以下命令：

ollama run llama3:8b

这将启动模型并等待你的输入。你可以通过发送指令来与模型进行交互，例如：

echo "why is the sky blue?" | ollama run llama3:8b

实际应用与经验分享

1. 文本生成与对话

Llama3 8B和Qwen 32B模型均可用于文本生成和对话任务。你可以输入问题或指令，模型将生成相应的回答或文本。

2. 模型微调

如果你需要针对特定任务微调模型，可以使用Ollama提供的工具进行微调操作。这通常需要较大的数据集和计算资源。

3. 性能优化

为了提高模型的运行效率，你可以尝试优化Docker容器的配置，如增加内存和GPU