超簡單! 一文理解如何使用私有大型語言模型LLM - Ollama+Open WebUI篇

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
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步驟

  1. 安裝 Docker Desktop
  2. 使用wsl2
  3. 使用 docker compose



2 使用WSL2

打開命令提示字元或Terminal,鍵入:

wsl --install

3 使用 docker compose 安裝

3.1 安裝  NVIDIA Container Toolkit讓GPU可以使用

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

# Configure NVIDIA Container Toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

# Test GPU integration
docker run --gpus all nvidia/cuda:11.5.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

後續步驟有影片可以對照參考:200 秒內帶你進入私有大型語言模型LLM的世界 - Ollama + Open WebUI

3.2.1 clone repo

git clone https://github.com/valiantlynx/ollama-docker.git

3.2.2 進入repo

cd ollama-docker

3.3 使用docker compose 跑服務

docker-compose -f docker-compose-ollama-gpu.yaml up -d


看到這就跑起來啦

看到這就跑起來啦

4 使用

4.1 下載模型

打開瀏覽器: http://localhost:8080/,點選左下角使用者>設定

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請按照1. 2. 3. 順序點選,2可以先輸入使用微軟製作的小模型 phi3:3.8b

請按照1. 2. 3. 順序點選,2可以先輸入使用微軟製作的小模型 phi3:3.8b

4.2 可以開始玩拉

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5 關閉

docker compose down


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