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AIGC 实战:如何使用 Docker 在 Ollama 上离线运行大模型(LLM)

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Ollama简介

Ollama 是一个开源平台,用于管理和运行各种大型语言模型 (LLM),例如 Llama 2、Mistral 和 Tinyllama。它提供命令行界面 (CLI) 用于安装、模型管理和交互。您可以使用 Ollama 根据您的需求下载、加载和运行不同的 LLM 模型。

Docker简介

Docker 是一个容器化平台,它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元,称为容器。容器与主机系统隔离,确保运行应用程序时环境一致且可预测。这使得 Docker 非常适合在不同环境中部署和运行软件。

使用 Ollama 和 Docker 运行 LLM 模型

有两种主要方法可以使用 Ollama 和 Docker 运行 LLM 模型:

1. 使用 Ollama Docker 镜像:

  • 官方 Ollama 库在 Docker Hub 上提供各种 LLM 模型的 Docker 镜像。
  • 您可以拉取这些镜像并在容器中运行它们,而无需在您的主机系统上安装 Ollama。
  • 这是一种快速测试和运行不同模型的便捷方式,无需担心依赖项。
  • 例如,要运行 Llama 2 模型,您可以使用以下命令:
docker exec -it ollama ollama run llama2

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2. 使用 Docker Compose 和 Ollama:

其他注意事项:

  • 请根据您想要使用的特定 LLM 模型选择合适的镜像或配置。
  • 确保暴露 LLM 通信所需的端口(例如 Ollama 的端口 11434)。
  • 如果您是 Docker 新手,网上有很多资源可供您学习基础知识。

Ollama 和 LLM 模型的硬件需求

运行 Ollama 和 LLM 模型所需的硬件取决于您选择的特定 LLM 模型及其大小(参数数量)。以下是详细说明:

最低要求:

  • CPU: 推荐使用支持 AVX512 或 DDR5 的近期英特尔/AMD CPU,以获得最佳性能。
  • 内存:- 小型模型(例如 7B 参数):8GB。- 中型模型(例如 13B 参数):16GB。- 大型模型(例如 70B 参数):64GB +。
  • 磁盘空间: 50GB + 用于 Ollama 安装和模型下载。

GPU: 虽然不是强制要求,但 GPU 可以显着提升性能,尤其适用于大型模型。以下是细分:

  • 未量化模型:- VRAM 需求可能很高,通常会超出消费级 GPU。例如,一个 7B 模型在 FP16 下可能需要 26GB 的 VRAM。
  • 量化模型:- 更高效,需要的 VRAM 更少: - 7B 模型:4GB- 13B 模型:8GB- 30B 模型:16GB- 65B 模型:32GB

其他注意事项:

  • 操作系统: Ollama 在技术上支持各种操作系统,但 Linux 提供更好的兼容性和性能。
  • 网络: 如果远程与 Ollama 交互或下载大型模型,请考虑网络带宽。

总结

选择合适的硬件配置对于顺利运行 Ollama 和 LLM 模型至关重要。希望这些信息能给您带来帮助! 请记住,选择合适的 LLM 模型并设置您的环境时,可以随时提出具体问题。

标签: AIGC docker 容器

本文转载自: https://blog.csdn.net/surfirst/article/details/136244217
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