ollama部署大模型 微调
时间: 2025-03-04 20:54:57 浏览: 111
### Ollama 大模型部署与微调方法
#### 下载并准备环境
为了开始大模型的本地化微调和部署工作,首先需要获取所需的GGUF文件。这可以通过访问官方资源库完成[^1]。
```bash
git clone https://github.com/ollama/ollama.git
cd ollama
```
#### 加载预训练模型
一旦下载完毕,可以利用`ollama`工具提供的命令来加载这些预先训练好的模型:
```bash
ollama run llama3.2
```
这条命令会启动名为`llama3.2`的已有模型实例,使得能够立即对其进行测试或进一步调整配置参数[^2]。
#### 创建用于微调的数据集
对于特定应用场景下的性能优化而言,针对具体任务定制化的数据集至关重要。假设已经拥有了一个经过量化的基础模型(`quantized_model.gguf`),那么接下来就是在同一目录下创建一个新的模板文件——`Modelfile`:
```plaintext
FROM ./path/to/quantized_model.gguf
TEMPLATE "[INST] {{ .Prompt }} [/INST]"
```
此模板定义了输入提示词(prompt)应该如何被传递给模型处理。
#### 微调过程
当准备好上述材料之后,就可以通过下面的命令来进行实际意义上的微调操作了:
```bash
ollama create panda -f test.Modelfile
```
这里,“panda”代表新创建出来的微调版本名称;而`test.Modelfile`则是之前提到过的自定义模板文件路径。执行该指令后,系统将会依据指定设置自动完成整个流程,并最终产出可供使用的个性化模型实例。
#### 部署至生产环境
最后一步涉及到了如何让这个刚刚生成的新版模型真正投入使用的问题上。为此,建议开发一套简单的API接口函数(比如命名为`askLocalEchartsModel`),它接收外部请求中的文本信息作为参数传入到内部逻辑里去调用对应的推理服务端口[^3]。
```python
def askLocalEchartsModel(prompt):
result = model.predict(prompt=prompt, max_tokens=50)
return result['choices'][0]['text']
```
以上就是关于Ollama平台之上实现大规模语言模型(LLMs)从零起步直至成功上线的一系列关键环节概述。
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