mac本地搭建ollama webUI
*简介：ollama-webUI是一个开源项目，简化了安装部署过程，并能直接管理各种大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。
开源地址
- https://github.com/812781385/ollama-webUI.git，开源不易感谢star
- 微信公众号
环境要求
- macos系统
- nodejs >= 18
- 没错，其他的都不需要了
目标
- 运行ollama
- 启用webUI
- 启用API服务
- 启用RAG
安装ollama
- 官网直接安装，ollama官网。
- 选择macos，点击download for mac下载
- 得到的是个压缩包，解压，然后一路next
- 安装完成，直接使用
- 系统可会默认启动ollama，在电脑的右上角能看到这个标记，如果没有，请看下一步
在命令行使用ollama
-
打开终端，输入
ollama -h,查看到所有的命令。 -
点击这里搜索你需要的模型，然后直接启动，例如：
ollama run llama3，可看到下载速度非常快，取决于你的宽带。
-
下载完成，现在可以与他聊天了
-
control + D退出聊天
调用ollama的API
- ollama提供api的形式调用，直接查看官网文档
ollama serve启动服务，发现端口被占用
需要点击电脑右上角的ollama图标来退出ollama，再来运行ollama serve
- ollama服务默认是http://127.0.0.1:11434，目前在macOS上修改ip和端口无效，官方未解决（2024-5-9）。
- 调用api会出现跨域，所以需要做一个服务端。我已经做好了，点击查看源码，感谢star
安装ollama-webUI和serve
-
git clone https://github.com/812781385/ollama-webUI.git -
cd client -
pnpm i -
修改.env 里的
VITE_APP_AXIOS_BASE_URL为自己的ip地址 -
npm run dev运行webUI -
cd serve -
npm i -
npm run dev运行服务端 -
浏览器访问
http://localhost:8080/
-
点击设置按钮，打开设置对话框，输入模型名称，例如：
qwen:0.5b，点击按钮开始拉取模型
-
选择刚刚拉取好的模型后，点击确定。就可以开始聊天了
使用RAG
什么是RAG，例如你问AI：你的名字叫什么？，他会告诉你他是个ai模型...，这不是我想要的答案，怎么办？有两种方式，1.训练自己的模型。2.在prompt里嵌入自己的文案。例如：你的名字叫小虎，请参考这个问题来回答: 你的名字叫什么，这时候他会回答，他的名字叫小虎。
- 如果你要使用RAG，请先安装chroma数据库，点击查看官网文档
chroma run启动数据库服务- 你还需拉取ollama的嵌入式模型
mxbai-embed-large，点击查看官网文档 - 然后调用serve/app/router里的接口，添加数据
router.post('/addData', controller.chat.addDataForDB); - 在webUI的设置对话框里，开启RAG开关，就可以聊天了
模型推理内存损耗
- 以llama2为例计算
