ollama部署私有大模型ubuntu
时间: 2025-04-18 07:44:38 浏览: 56
### 3.1 系统环境准备
为了成功部署私有的OLLAMA大模型,操作系统应选用Ubuntu 22.04 LTS,并确保其支持AVX512指令集。对于GPU版本而言,需要配备NVIDIA驱动520以上以及CUDA 11.8以上的环境;而CPU版本则至少要求拥有16核处理器与64GB内存。存储方面,考虑到原始模型大约占用30GB的空间,经过量化处理后的模型大小约为8至20GB不等[^1]。
### 3.2 安装必要软件包
在正式安装前,还需预先安装一些必要的开发工具和库文件:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y cmake g++ python3-dev
```
上述命令用于更新现有软件包列表并升级已安装的软件包到最新版本,随后安装CMake、GNU C++编译器及Python3开发头文件等必需品。
### 3.3 获取并安装Ollama核心组件和服务端
通过执行以下Shell脚本可以直接从官方源获取最新的Ollama安装程序并自动完成整个过程:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
此操作会下载对应平台架构下的预构建二进制文件,并将其放置于系统的适当位置以便后续调用。值得注意的是,该步骤同样适用于基于Debian系的操作系统如Ubuntu Server Edition[^3]。
### 3.4 配置模型转换工具链
为了让所选的基础模型能够被有效利用起来,还需要额外安装`llama-cpp-python`这个Python扩展模块及其依赖项:
```bash
pip install llama-cpp-python[server] --extra-index-url https://abetlen.github.io/llama-cpp-python/whl/cpu
```
这里指定了一个附加索引URL来加速特定轮子(wheel)文件的检索速度,特别是针对非主流硬件平台优化过的版本。
### 3.5 下载目标大模型
进入OpenWebUI界面之后可以在左侧菜单栏顶部发现多个可供选择的大规模预训练语言模型选项。点击感兴趣的条目即可触发后台的数据同步流程直至完全加载完毕为止[^2]。
### 3.6 启动服务实例
当一切准备工作都已完成以后就可以启动相应的守护进程了。通常情况下,默认配置已经足够满足大多数应用场景的需求,但如果有必要的话也可以进一步调整参数设定以获得更佳性能表现。
```bash
service ollama start
```
此时应该可以通过浏览器或者其他HTTP客户端访问由本地主机托管的服务接口了[^4]。
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