Linux本地运行LLaMA-3(Docker+Ollama+Open WebUI+LLama3)教程
本帖最后由 Shaw0xyz 于 2024-5-25 13:38 编辑本教程将介绍如何在个人Linux机器上本地运行LLaMA-3模型。我们将使用Docker、Ollama和Open WebUI来简化安装和配置过程。通过本文，读者将能够快速部署LLaMA-3，并进行本地推理和实验。
1. 环境准备
在开始之前，请确保您的Linux系统满足以下基本要求：
(1) 64位Linux操作系统（例如Ubuntu 20.04或更高版本）。
(2) Docker已安装并配置好。
(3) 具备一定的GPU支持（如NVIDIA GPU及其驱动程序），若无GPU则可以使用CPU，但性能会较低。
(4) Git已安装。
1.1 安装Docker
如果尚未安装Docker，可以使用以下命令进行安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
验证Docker是否安装成功：
docker --version
1.2 安装NVIDIA Docker支持（可选）
如果使用GPU进行计算，需要安装NVIDIA Docker支持：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L <a href="https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey" target="_blank">https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey</a> | sudo apt-key add - \
&& curl -s -L <a href="https://nvidia.github.io/nvidia-docker/" target="_blank">https://nvidia.github.io/nvidia-docker/</a>$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
2. 获取LLaMA-3代码和模型
2.1 克隆LLaMA-3仓库
使用Git克隆LLaMA-3的代码仓库：
git clone <a href="https://github.com/example/LLaMA-3.git" target="_blank">https://github.com/example/LLaMA-3.git</a>
cd LLaMA-3
2.2 下载LLaMA-3模型
确保已经下载了所需的LLaMA-3模型文件，并将其放置在合适的目录中。可以通过项目的README或官方文档获取下载链接和说明。
3. 使用Docker配置LLaMA-3
3.1 编写Dockerfile
在LLaMA-3项目目录中创建一个名为`Dockerfile`的文件，并写入以下内容：
FROM nvidia/cuda:11.1-base-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3 \
python3-pip \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY . /workspace
WORKDIR /workspace
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install -r requirements.txt
CMD ["python3", "run_llama3.py"]
3.2 构建Docker镜像
构建Docker镜像：
docker build -t llama3:latest .
3.3 运行Docker容器
运行Docker容器，并确保能够访问GPU（如果有）：
docker run --gpus all -it --rm llama3:latest
4. 配置Ollama和Open WebUI
4.1 安装Ollama
Ollama是一个轻量级的模型管理和部署工具，帮助我们管理和运行LLaMA-3模型。
4.1.1 下载Ollama
git clone <a href="https://github.com/example/ollama.git" target="_blank">https://github.com/example/ollama.git</a>
cd ollama
4.1.2 安装Ollama依赖
pip3 install -r requirements.txt
4.2 安装Open WebUI
Open WebUI提供了一个用户友好的界面，用于与LLaMA-3模型进行交互。
4.2.1 下载Open WebUI
git clone <a href="https://github.com/example/open-webui.git" target="_blank">https://github.com/example/open-webui.git</a>
cd open-webui
4.2.2 安装Open WebUI依赖
pip3 install -r requirements.txt
4.3 配置LLaMA-3与Open WebUI的集成
确保LLaMA-3的API在启动时正确配置，并与Open WebUI集成。通常，这涉及到修改配置文件或启动脚本，以确保API能够被WebUI访问。
# 假设在LLaMA-3项目目录中有一个配置文件config.json
{
"api_endpoint": "http://localhost:8000/api",
"model_path": "/path/to/llama3/model"
}
5. 启动和测试
5.1 启动LLaMA-3模型服务
在LLaMA-3项目目录中，启动模型服务：
python3 run_llama3.py
5.2 启动Open WebUI
在Open WebUI项目目录中，启动WebUI服务：
python3 run_webui.py
5.3 访问WebUI
在浏览器中访问`http://localhost:8000`，您将看到Open WebUI界面。在这里，您可以输入文本并与LLaMA-3模型进行交互。
6. 总结
本文详细介绍了如何在个人Linux机器上本地运行LLaMA-3模型。通过使用Docker、Ollama和Open WebUI，简化了安装和配置过程，使得模型的部署更加方便和高效。希望本教程能帮助读者快速上手LLaMA-3，并进行本地推理和实验。
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