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ollama和open-webui的使用

目录

一.大模型介绍

1.大模型的本地安装

①安装ollama

②运行ollama

③ollama的一些命令

2.在ollama中查看大模型

b单位的意思

二.大模型微调

1.微调 一个模型需要多少GPU显存?

①全量微调

②高效微调(PEFT):Lora

③QLora

三.大模型提示词工程

1.提示词(prompt)

2.提示词工程(Prompt Engineering)

四.大模型扩展介绍RAG

1.什么是RAG(Retrieval-Augmented Generation)(检索增强生成)

五.大模型部署实战 Open WebUI       

1.什么是open webui

2.open webui的主要功能

3.部署与安装

①安装

②打开

4.使用

设置提示词

通过#获取指定文档

5.开发


一.大模型介绍

1.大模型的本地安装

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令,用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型

①安装ollama

ollama官网:https://ollama.com/

安装完成打开文件之后一直点击下一步即可

②运行ollama

ollama list 显示已经存在的大模型

使用ollama run +模型名称 下载模型(如果模型不存在)并运行

输入问题大模型即可本地回答问题

③ollama的一些命令

ollama serve    # 启动

ollama ollama create    # 从模型文件创建模型

ollama show    # 显示模型信息

ollama run    # 运行模型,会先自动下载模型

ollama pull    # 从注册仓库中拉取模型

ollama push    # 将模型推送到注册仓库

ollama list    # 列出已下载模型

ollama ps        # 列出正在运行的模型

ollama cp    # 复制模型

ollama rm    # 删除模型

2.在ollama中查看大模型

点击想要查看的大模型

b单位的意思

在大模型(尤其是大型语言模型,LLMs)中,参数数量通常以“B”为单位进行表示,这里的“B”是英文单词“Billion”的缩写,意思是“十亿”。因此,当提到大模型中的“8B”时,它指的是模型具有80亿参数。 具体来说,这些参数可以理解为模型内部的可训练“神经元的权重”,它们在模型训练过程中被不断调整和优化,以使得模型能够执行特定的任务,如理解和生成人类语言。这些参数的数量决定了模型的复杂度和能力,一般来说,参数数量越多,模型的表达能力和泛化能力通常越强,但同时也需要更多的计算资源和时间来进行训练和推理。

二.大模型微调

1.微调 一个模型需要多少GPU显存?

①全量微调

②高效微调(PEFT):Lora

③QLora

将一个权重参数数据的16bit转换为8bit来表示,消耗变小了但是准确率明显不高

三.大模型提示词工程

1.提示词(prompt)

是一种指令、问题或语句,用于引导或指示AI语言模型生成特定的文本输出。它是用户与语言模型交互的起始点,告诉模型用户的意图,并期望模型以有意义且相关的方式回应。

2.提示词工程(Prompt Engineering)

则是指对提示词进行精心设计和优化过程,以达到更好的AI生成效果。这包括了解如何准确地表达需求,使AI能够理解并提供相关的回答。

四.大模型扩展介绍RAG

1.什么是RAG(Retrieval-Augmented Generation)(检索增强生成)

 Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成) 为大模型提供外部知识源的概念达到知识更新的效果,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。

五.大模型部署实战 Open WebUI       

1.什么是open webui

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管WebUI,专为大型语言模型(LLM)设计,旨在完全离线操作。它提供了直观且响应式的用户界面,使用户能够方便地加载、配置、运行和监控各种AI模型,而无需编写代码或使用命令行界面

2.open webui的主要功能

  • 支持多种LLM:Open WebUI支持多种大型语言模型运行器,包括Ollama和OpenAI兼容的API。 多模型对话:用户可以轻松地与多个模型同时互动,利用它们的独特优势获得最佳响应。
  • 协作聊天:支持多用户协作聊天,利用多个模型的集体智能进行群聊。
  • 再生历史访问记录:允许用户轻松回顾和探索整个再生历史记录。
  • 导入/导出聊天历史:支持无缝地移入和移出聊天数据。
  • 语音输入支持:提供语音输入功能,用户可以通过语音与模型互动。
  • 高级参数微调:允许用户通过调整参数(如温度)并定义系统提示,以定制对话到特定偏好和需求。
  • 图像生成集成:无缝集成图像生成功能,如AUTOMATIC1111 API和DALL-E,用动态视觉内容丰富聊天体验。
  • OpenAI API集成:无缝集成和定制各种兼容OpenAI的API,增强聊天互动的多功能性。
  • 外部Ollama服务器连接:支持配置环境变量以连接到托管在不同地址的外部Ollama服务器。
  • 多个Ollama实例负载均衡:支持将聊天请求分布在多个Ollama实例上,以提高性能和可靠性。
  • 多用户管理:提供直观的管理面板以监督和管理用户。
  • 基于角色的访问控制(RBAC):通过限制权限确保安全访问,只有授权的个人才能访问Ollama,管理员保留专属的模型创建/拉取权限。

3.部署与安装

https://docs.openwebui.com/可以打开open webui官网查看,这里我们用pip来安装

①安装

pip install open-webui

②打开

open-webui serve

出现类似画面则打开成功,然后我们使用自己的浏览器打开localhost:8080来打开用户界面

注意,第一次进入会要求注册用户,第一个注册的即为管理员身份

4.使用

使用 系统 提示词,设为中文回答,实现 提示词工程

可以通过API密钥访问 chatgpt等其他的在线大模型

设置提示词

可以自己输入提示词内容,我这里是获取剪切板内容并翻译

只需输入一个/就可以调用了        

下面就是直接将我才复制的内容翻译成中文

通过#获取指定文档

先创建知识库

填入一些信息后点击创建知识

点击加号上传文件即可

        输入#号即可将此次问答关联该知识库

5.开发

更多开发内容可以查询官网

http://www.dtcms.com/a/399822.html

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