Ollama + Openwebui 本地部署大型模型与交互式可视化聊天

Shaw0xyz · 发表于 2024-6-9 12:45:40

本帖最后由 Shaw0xyz 于 2024-6-9 14:08 编辑

1. 简介

在现代AI和数据科学领域，部署和使用大型语言模型（LLM）变得越来越普遍。Ollama和OpenWebUI是两个流行的工具，前者用于管理和部署大型模型，后者则提供交互式可视化界面，方便用户与模型进行交互。本文将介绍如何本地部署Ollama和OpenWebUI，并实现交互式可视化聊天。

1.1 准备工作

在开始之前，请确保你的系统已经安装了以下工具和环境：
(1) Python 3.x
(2) Pip包管理器
(3) Git版本控制系统

2. Ollama的本地部署

2.1 安装Ollama

首先，克隆Ollama的GitHub仓库，并安装其依赖：

git clone https://github.com/ollama/ollama.git
cd ollama
pip install -r requirements.txt

复制代码

2.2 配置Ollama

配置文件通常位于config目录中，可以根据需要修改配置。以下是一个基本配置示例：

[ollama]
model_path = ./models
data_path = ./data

复制代码

在上述配置中，model_path指向模型存储路径，data_path指向数据存储路径。

2.3 启动Ollama

运行以下命令启动Ollama服务：

python main.py

复制代码

3. 部署OpenWebUI

3.1 安装OpenWebUI

同样，首先克隆OpenWebUI的GitHub仓库，并安装其依赖：

git clone https://github.com/openwebui/openwebui.git
cd openwebui
pip install -r requirements.txt

复制代码

3.2 配置OpenWebUI

在OpenWebUI目录中，编辑配置文件config.yaml，配置Ollama服务的地址：

ollama:
url: http://localhost:5000

复制代码

3.3 启动OpenWebUI

运行以下命令启动OpenWebUI服务：

python app.py

复制代码

4. 实现交互式可视化聊天

4.1 准备聊天界面

OpenWebUI提供了一个默认的聊天界面，可以直接使用。在浏览器中访问http://localhost:8000，即可看到聊天界面。

4.2 配置聊天模型

在OpenWebUI的配置文件中，指定要使用的聊天模型：

models:
default: gpt-3

复制代码

4.3 开始聊天

在聊天界面中，输入问题并提交，后台会通过Ollama调用GPT-3模型，返回生成的答案。

5. 代码示例

以下是一个简单的示例，展示如何在Python脚本中与Ollama和OpenWebUI进行交互：

import requests
def chat_with_model(message):
url = "http://localhost:5000/api/chat"
payload = {"message": message}
response = requests.post(url, json=payload)
return response.json()
message = "Hello, how are you?"
response = chat_with_model(message)
print("Model response:", response["reply"])

复制代码

在上述代码中，我们定义了一个函数chat_with_model，通过POST请求与Ollama服务进行交互，并返回模型生成的回复。

6. 结论

通过本文的介绍，我们了解了如何本地部署Ollama和OpenWebUI，并实现交互式可视化聊天。Ollama提供了强大的模型管理和部署功能，而OpenWebUI则提供了直观的交互界面，使得与大型模型的交互变得简单易行。希望本文能帮助你快速上手这些工具，实现更多有趣和实用的AI应用。

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