Ubuntu系统下部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由

系统硬件介绍

Ubuntu 22.04.4 LTS
CPU: i5-10400F
内存：32G
硬盘： 512G SSD
显卡： NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
内网IP: 192.168.1.21

下载 Ollama

安装Ollama

方法1、命令行下载安装(耗时长)
安装命令：

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

缺点：国内网络环境要等很久

方法2 , 手动下载安装

1、手动下载 https://ollama.com/install.sh 这个文件

$ sudo mkdir ollama
cd ollama
$ sudo wget https://ollama.com/install.sh

2、注释掉下载部分 curl xxxx 手动下载ollama-linux-{ARCH}

$ sudo vim install.sh

修改文件：
status "Downloading ollama..."
#curl --fail --show-error --location --progress-bar -o $TEMP_DIR/ollama "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}"

我电脑intel/amd cpu 所以 {ARCH} = amd64 浏览器下载 https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 当然科学上网速度更快哟。放在 install.sh 同目录下

3、注释掉 #$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama

改为下面一行：

$ sudo vim install.sh

修改文件：
status "Installing ollama to $BINDIR..."
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d $BINDIR
#$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama
$SUDO install -o0 -g0 -m755 ./ollama-linux-amd64  $BINDIR/ollama

4、运行 install.sh ,安装

sh  ./install.sh

重启电脑

配置模型下载路径

cd 
sudo vim .bashrc

sudo mkdir -p /home/star/ollama/ollama_cache

然后添加一行配置 OLLAMA_MODELS 环境变量自定义路径

### ollama model dir 改为自己的路径
# export OLLAMA_MODELS=/path/ollama_cache
export OLLAMA_MODELS=/home/star/ollama/ollama_cache

如果开始没配置OLLAMA_MODELS ，默认路径是/usr/share/ollama/.ollama/models

启动ollama服务

# ollama --help
Large language model runner

Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

提示

star@star-ai:~$ ollama serve
Couldn't find '/home/star/.ollama/id_ed25519'. Generating new private key.
Your new public key is: 

ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIPmYsSi6aIsyhC4EHEsCdBtSOqnfKmNVSf0Ofz9sVzyB

Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use

提示说明已经运行

修改ollama端口

vim /etc/systemd/system/ollama.service
在 [Service] 下添加  Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

cat /etc/systemd/system/ollama.service
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

[Install]
WantedBy=default.target

重新加载配置，重启ollama

systemctl daemon-reload

systemctl restart ollama

关闭服务
systemctl stop ollama
启动服务
systemctl start ollama

运行qwen大模型

ollama run  qwen

安装docker

一键安装脚本

sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | sh

安装完成之后
star@star-ai:~$ sudo docker --version
Docker version 26.1.3, build b72abbb

安装Open WebUI

Open WebUI是一个用于在本地运行大型语言模型（LLM）的开源Web界面。

参考： https://docs.openwebui.com/getting-started/#quick-start-with-docker-

docker安装open-webui

$ sudo 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

要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI，请使用以下命令：

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

改国内的地址

$ sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always  registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/funet8/open-webui:cuda

报错：

sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always  registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/funet8/open-webui:cuda
254b47e7994b2f0087ce0058918621523b39cf9b0e89018777c0cf98943ba2d1
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

ubuntu识别不了我的显卡

$ sudo nvidia-smi
Fri May 17 18:37:15 2024       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB    Off |   00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 40%   33C    P8              6W /  120W |      65MiB /   6144MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                         
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|    0   N/A  N/A      1030      G   /usr/lib/xorg/Xorg                             56MiB |
|    0   N/A  N/A      1109      G   /usr/bin/gnome-shell                            4MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

安装nvidia-container-toolkit：确保你已经安装了nvidia-container-toolkit，并配置Docker以使用该工具包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

检查Docker默认运行时配置：确保Docker的默认运行时设置为nvidia。编辑Docker的配置文件（通常位于/etc/docker/daemon.json），并添加或修改如下内容：

sudo vim /etc/docker/daemon.json
添加：

{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}
编辑完文件后，重启Docker服务：
sudo systemctl restart docker

检查NVIDIA Container Runtime兼容性：确保你的NVIDIA Container Runtime版本与Docker版本兼容。可以通过以下命令查看版本：

sudo docker version

nvidia-container-runtime --version

完成上述步骤后，再次尝试运行你的Docker命令。如果问题仍然存在，请提供更多的系统信息和日志，以便进一步诊断问题。

sudo docker start open-webui

登录open-webui

用IP+端口访问

修改语言为中文

OpenWebUI默认是英文的，所以修改语言为简体中文。

OpenWebUI不能连接Ollama

报错：WebUI could not connect to ollama

修改地址：http://192.168.1.21:11434

再下载千问的模型 qwen

下载大模型

ollama官方的模型仓库参见这里：https://ollama.com/library

根据自己的CPU和GPU选择合适的大模型，否则会很卡。

比如测试用的1060使用qwen:72b就很卡，问一个问题要等很久，几乎是不能用的状态。

阿里巴巴的大模型：
ollama run  qwen
ollama run qwen:14b
ollama run qwen:32b
ollama run qwen:72b
ollama run qwen:110b   # 110b 表示该模型包含了 1100 亿（110 billion）个参数


脸书大模型：
ollama run llama2
ollama run llama3
ollama run llama3:8b

谷歌的大模型：
ollama run gemma

微软的大模型
ollama run phi3

删除模型

显示所有模型
# ollama list

删除模型
# ollama rm llama3:latest

ubuntu查看GPU负载

nvidia-smi

确实在ubuntu20.04系统下确实比window10系统使用Ollama更加流畅。

转载作品，原作者：星哥玩云，文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/TVC_XKC1ZdVggNdas--Mhg

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