linux，ubuntu，使用ollama本地部署大模型llama3，模型通用，简易快速安装

前言

在拥有了一条4090显卡后，那冗余的性能让你不得不去想着办法整花活，于是就想着部署个llama3，于是发现了ollama这个新大陆，废话不多说，直接上操作，对于系统的安装和4090驱动的安装可以查看简易教程：
linux系统安装：U盘安装Ubuntu24.04，乌邦图，UltralISO
linux驱动显卡：linux系统，ubuntu安装英伟达NVIDIA4090显卡驱动
对于llama3的说明可以查看官方：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1

安装ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

• 直接一步到位安装完成
  

启动ollama

ollama serve

运行llama3模型

• 8B 版本最低仅需 4GB 显存即可运行，这也是我们主要选择的
• 70B 一条4090支撑，跑起来的模型回答问题会很慢
• 405B 商用级别的，不是业余爱好者能应用的
• 模型如果不存在，会自行进行拉取

ollama run llama3.1:8b 

• 出现以下画面。即表示模型已运行，并且可以直接进行提问
  
• 退出：ctrl + d

查看ollama列表

ollama list

删除模型

仅作指令展示，别刚安装完就删除了

ollama rm llama3.1:8b

通过代码进行调用

from openai import OpenAI
base_url = 'http://localhost:11434/v1/'
api_key = 'ollama'
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=api_key)
chat_completion = client.chat.completions.create(messages=[{'role':'user', 'content':'你好，请介绍下你自己'}],model='llama3.1:8b',
)
data = chat_completion.choices[0].message.content
print(data)

• 执行效果不错
  

REST API

Ollama 提供了用于运行和管理模型的 REST API。

1. 生成响应

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama3.1:8b","prompt":"Why is the sky blue?"
}'

2. 与模型交流

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "llama3.1:8b","messages": [{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }]
}'