Docker本地部署Chatbot Ollama搭建AI聊天机器人并实现远程交互

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前言

本文主要分享如何在群晖NAS本地部署并运行一个基于大语言模型Llama 2的个人本地聊天机器人并结合内网穿透工具发布到公网远程访问。本地部署对设备配置要求高一些,如果想要拥有比较好的体验,可以使用高配置的服务器设备.

目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama 2

Llama 2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama 2同时需要借助一个框架Ollama.

Ollama是一个强大的框架，设计用于在Docker容器中部署大型语言模型（LLM）。它的主要功能是简化在Docker容器内部署和管理LLM的过程。Ollama通过提供简单的安装指令，使用户能够轻松地在本地运行大型开源语言模型.

借助Ollama 框架可以很方便运行Llama2大语言模型,同时,为了方便与模型进行交互,还需要部署一个web交互界面Chatbot-Ollama.

Chatbot-Ollama是一个基于Ollama框架的聊天机器人前端应用。它利用Ollama框架提供的接口和功能，将大型语言模型（LLM）集成到聊天机器人中，使其能够与用户进行交互，并提供各种聊天机器人服务。

Chatbot-Ollama 接入本地Ollama框架运行的Llama2大语言模型,使我们可以很轻松简便在本地创建一个聊天机器人.Chatbot-Ollama 同时也是基于docker本地部署的,本地部署,只能局限于本地访问,无法做到提供远程给其他人访问,下面我们还需要安装一个内网穿透工具cpolar,使得本地聊天机器人可以被远程访问.

1. 拉取相关的Docker镜像

运行Llama 2需要借助Ollama镜像,对语言模型进行交互需要用到Chatbot-Ollama前端界面,所以我们需要拉取这两个docker镜像,本例群晖版本由于无法直接在群晖控制面板docker界面搜索下载镜像,所以采用命令行方式进行镜像下载,首先开启群晖ssh连接,然后使用工具通过ssh连接上群晖,分别执行下面docker命令拉取

*拉取Ollama镜像命令

sudodocker  pull ollama/ollama:latest

*拉取Chatbot-Ollama镜像命令

sudodocker  pull ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama:main

拉取成功后,我们可以在Docker界面看到拉取的两个镜像,下面开始运行两个镜像,首先运行ollama

2. 运行Ollama 镜像

选中镜像,点击运行进入配置界面,名称无需设置,默认即可,然后点击下一步

输入外部访问的端口,和容器内部端口一致,填写11434即可,然后点击下一步

然后点击完成即可运行ollama

运行后,打开容器界面,可以看到运行的服务,下面开始下载运行Llama 2模型,点击选中ollama容器,点击操作

然后打开终端机,进入终端命令界面

然后选择左边新增一个bash命令界面

然后在bash命令界面,执行

ollama run llama2

命令,接着等待下载即可,最后出现success,表示下载运行Llama 2模型成功,下载完成后可以关闭掉窗口.这样ollama 容器启动,并运行Llama 2模型就成功了,下面运行chatbot-ollama镜像,配置前端交互界面

3. 运行Chatbot Ollama镜像

选中我们下载的镜像,点击运行,开始进行设置

名称可以默认,直接点击下一步

设置对外端口,本例设置3001,具体可以自己自定义,这个端口也是我们浏览器上web访问的端口

然后设置一个环境变量,该变量就是连接我们上面运行Ollama框架服务的地址,我们设置本地地址:

http://群晖局域网IP:11434

即可,设置完成点击下一步,然后直接点击完成即可,chatbot Ollama镜像就运行成功了,接下来我们进行本地访问.

4. 本地访问

上面我们运行设置chatbot ollama 的对外端口是3001(具体以自己设置的为准),下面我们在浏览器访问群晖3001端口,既可看到我们的web交互界面,同时,上面显示了使用的llama2模型,下面输入文字即可对话,这样一个本地部署的机器人就完成了,对话的响应速度取决于设备的配置,尽量使用高配置的服务器运行部署哦,本地完成后,我们接下来设置远程也可以访问,下面安装cpolar工具,实现无公网IP也可以远程访问我们的聊天机器人界面!