一文彻底整明白，基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南

在上一篇博文中，我们在本地部署了Llama 3 8B参数大模型，并用 Python 写了一个控制台对话客户端，基本能愉快的与 Llama 大模型对话聊天了。但控制台总归太技术化，体验不是很友好，我们希望能有个类似 ChatGPT 那样的 Web 聊天对话界面，本博文就安排起来……

上一篇Llama 3 8B大模型部署和 Python 对话客户端博文：玩转 AI，笔记本电脑安装属于自己的 Llama 3 8B 大模型和对话客户端

因为本博文介绍的Web 可视化对话机器人，涉及到前文的Llama 3 8B大模型（并不是强依赖），因此建议提取安装前文部署好Llama 3 8B大语言模型。

为了方便把我们的大模型对话机器人分享出去，聊天机器人最后是基于Web网站，可通过浏览器访问，本文正是通过

Ollama

和

WebUI

在本地部署

Llama 3

Web 版聊天机器人，本文包括如下部分：

1. 什么是Ollama，它与Llama是什么关系？
2. 安装Ollama大语言模型工具
3. 安装Node.js编程语言工具包（为接下来的 Web 可视化聊天界面做好准备）
4. 基于Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型文件
5. 部署Ollama大模型 Web 可视化聊天界面
6. 愉快的与Llama 3大模型俩天对话
7. 最后，Ollama大模型工具的其他用法

什么是

Ollama

，它与

Llama

是什么关系？

Ollama

是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如

Llama 3

、

Phi 3

、

Mistral

、

Gemma

等开源的大型语言模型。

Ollama

目前支持以下大语言模型：https://ollama.com/library

因此，

Ollama

与

Llama

的关系：

Llama

是大语言模型，而

Ollama

是大语言模型（不限于

Llama

模型）便捷的管理和运维工具

安装

Ollama

大语言模型工具

Ollama

提供了MacOS、Linux和Windows操作系统的安装包，大家可根据自己的操作系统，下载安装即可：

安装包下载之后的安装过程，和日常安装其他软件没有差别，包括点击

Next

以及

Install

等安装

ollama

到命令行。安装后续步骤中，我们可无需安装任何模型（默认是

Llama 3

），因为我们在上文中已经安装了

Llama 3 8B

大模型，后面可以直接使用。

当然，假如没有根据我的前面博文安装

Llama 3 8B

模型，在安装

Ollama

过程中，也可以一起进行安装。

安装

Node.js

编程语言工具包

安装

Node.js

编程语言工具包和安装其他软件包一样，下载安装即可：https://nodejs.org

安装完成之后，可以验证一下 Node.js 的版本，建议用目前的最新v20版本：

node-v

我安装的版本：v20.13.1（最新版本）

基于

Llama 3 8B

GGUF 模型文件创建

Ollama

模型

在我们存放

Llama 3 8B

的 GGUF 模型文件目录中，创建一个文件名为

Modelfile

的文件，该文件的内容如下：

FROM ./Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf

然后在控制台，使用这个文件创建

Ollama

模型，这里我把

Ollama

的模型取名为Llama-3-8B：

$ ollama create Llama-3-8B -f ./Modelfile
transferring model data
using existing layer sha256:647a2b64cbcdbe670432d0502ebb2592b36dd364d51a9ef7a1387b7a4365781f
creating new layer sha256:459d7c837b2bd7f895a15b0a5213846912693beedaf0257fbba2a508bc1c88d9
writing manifest
success

最后，通过

Ollama

启动我们刚创建的大语言模型：

ollama run Llama-3-8B

启动完毕，其实我们已经有了一个控制台聊天界面，可以通过控制台与

Llama-3-8B

聊天了

如果我们不想要这个模型了，也可以通过命令行删除模型文件：

ollama rm Llama-3-8B

Ollama

存放模型文件根目录：

~/.ollama

部署

Ollama

大模型 Web 可视化聊天界面

控制台聊天对话界面体验总归是不太好，接下来部署 Web 可视化聊天界面。

首先，下载

ollama-webui

Web 工程代码：

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

然后切换

ollama-webui

代码的目录：

cd ollama-webui-lite

设置 Node.js 工具包镜像源，以接下来下载 Node.js 的依赖包更加快速：

npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/

安装 Node.js 依赖的工具包：

npm install

最后，启动 Web 可视化界面：

npm run dev

如果看到以上输出，代表 Web 可视化界面已经成功了！

愉快的与

Llama 3

大模型俩天对话

浏览器打开 Web 可视化界面：http://localhost:3000/

可以看到

Ollama

的初始化页面，默认没有模型，需要选择，我们选择刚创建并部署的

Llama-3-8B

模型：

底部就是聊天输入框，至此可以愉快的与

Llama 3

聊天对话了：

Web 对话聊天机器人的设置，大家可以基于 Web 网站设置，这里不在介绍，有需要的网友可以私信一起研究进步！

禅定：

Ollama

工具的其他用法

从上文的介绍可以看到，基于

Ollama

部署一个大模型的 Web 可视化对话机器人，还是非常方便。下面整理了部分

Ollama

提供的用法或者。

Ollama 命令工具

# 查看当前Ollama的模型
ollama list

# 增量更新当前部署的模型
ollama pull Llama-3-8B

# 删除一个模型文件
ollama rm Llama-3-8B

# 复制一个模型
ollama cp Llama-3-8B Llama-newModel

Ollama API结果返回

curl http://localhost:11434/api/generate -d'{
  "model": "Llama-3-8B",
  "prompt":"为什么天空是蓝色的？"
}'

Ollama API聊天对话

curl http://localhost:11434/api/chat -d'{
  "model": "Llama-3-8B",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？" }
  ]
}'

我的本博客原地址：https://ntopic.cn/p/2024051801