开源模型应用落地-工具使用篇-Ollama（六）

一、前言

    在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。但是，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。不过，随着开源技术的不断进步，使得入门AI变得越来越容易。通过使用Ollama，您可以快速体验大语言模型的乐趣，不再需要担心繁琐的设置和安装过程。

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二、术语

2.1、Ollama

    是一个强大的框架，用于在 Docker 容器中部署 LLM（大型语言模型）。它的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，使该过程变得简单。它可以帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型。

    Ollama 支持 GPU/CPU 混合模式运行，允许用户根据自己的硬件条件（如 GPU、显存、CPU 和内存）选择不同量化版本的大模型。它提供了一种方式，使得即使在没有高性能 GPU 的设备上，也能够运行大型模型。

2.2、Qwen1.5

    Qwen1.5 is the beta version of Qwen2, a transformer-based decoder-only language model pretrained on a large amount of data. In comparison with the previous released Qwen, the improvements include:

• 6 model sizes, including 0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, and 72B;
• Significant performance improvement in human preference for chat models;
• Multilingual support of both base and chat models;
• Stable support of 32K context length for models of all sizes
• No need of trust_remote_code.

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三、前置条件

3.1、Ollama安装

    下载地址：Download Ollama on macOS

   

    支持macOS、Linux以及windows，此处以windows操作系统为例：

    点击OllmaSetup.exe进行安装，当前安装版本为0.1.27

    安装完成后，在C:\Users\用户名\AppData\Local\Ollama目录下，有Ollama的配置及日志文件

    也可以在右下角快速点开

    

    查看版本

    

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四、使用方式

4.1、运行Qwen1.5-1.8B-Chat模型

ollama run qwen:1.8b

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五、测试

5.1、命令行方式测试

5.2、代码方式测试

   默认Ollama api会监听11434端口，可以使用命令进行查看

    

netstat -ano | findstr 11434

    安装requests库

pip install requests -i https://pypi.douban.com/simple

# -*-  coding = utf-8 -*-
import json
import sys
import traceback
import logging
 
#######################日志配置#######################
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
 
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s [%(levelname)s]: %(message)s',  # 指定日志输出格式
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'  # 指定日期时间格式
)
 
# 创建一个日志记录器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s]: %(message)s')  # 指定日志输出格式
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
 
if sys.platform == "linux":
    # 创建一个文件处理器，将日志写入到文件中
    file_handler = logging.FileHandler('/data/logs/app.log')
else:
    # 创建一个文件处理器，将日志写入到文件中
    file_handler = logging.FileHandler('E:\\logs\\app.log')
 
file_handler.setFormatter(formatter)
# 创建一个控制台处理器，将日志输出到控制台
# console_handler = logging.StreamHandler()
# console_handler.setFormatter(formatter)
 
# 将处理器添加到日志记录器中
logger.addHandler(file_handler)
# logger.addHandler(console_handler)
 
DEFAULT_MODEL = "qwen:1.8b-chat"
DEFAULT_IP='127.0.0.1'
DEFAULT_PORT=11434
DEFAULT_MAX_TOKENS = 32768
DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT=3
DEFAULT_REQUEST_TIMEOUT=60
DEFAULT_MAX_RETRIES=0
DEFAULT_POOLSIZE=100
 
class Model:
    def __init__(self):
        self.headers = {"User-Agent": "Test Client"}
        self.s = requests.Session()
        self.s.mount('http://', HTTPAdapter(pool_connections=DEFAULT_POOLSIZE, pool_maxsize=DEFAULT_POOLSIZE, max_retries=DEFAULT_MAX_RETRIES))
        self.s.mount('https://', HTTPAdapter(pool_connections=DEFAULT_POOLSIZE, pool_maxsize=DEFAULT_POOLSIZE, max_retries=DEFAULT_MAX_RETRIES))
 
    def chat(self, message, history=None, system=None, config=None, stream=True):
        if config is None:
            config = {'temperature': 0.45, 'top_p': 0.9, 'repetition_penalty': 1.2, 'max_tokens': DEFAULT_MAX_TOKENS,'n':1}
        logger.info(f'config: {config}')
 
        messages = []
        if system is not None:
            messages.append({"role": "system", "content": system})
 
        if history is not None:
            if len(history) > 0 and len(history) % 2 == 0:
                for his in history:
                    user,assistant = his
 
                    user_obj = {"role": "user", "content": user}
                    assistant_obj = {"role": "assistant", "content": assistant}
 
                    messages.append(user_obj)
                    messages.append(assistant_obj)
 
        if message is None:
            raise RuntimeError("prompt不能为空!")
        else:
            messages.append({"role": "user", "content": message})
        logger.info(messages)
        try:
            merge_pload = {"model": DEFAULT_MODEL, "messages": messages, **config}
            logger.info(merge_pload)
 
            response = self.s.post(f"http://{DEFAULT_IP}:{DEFAULT_PORT}/api/chat", headers=self.headers,
                                   json=merge_pload, stream=stream, timeout=(DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT, DEFAULT_REQUEST_TIMEOUT))
            str = ''
            for msg in response:
                # logger.info(msg)
                if msg and len(msg) > 0:
                    decode_msg = msg.decode('UTF-8')
                    if '\n' in decode_msg :
                        if len(str) == 0:
                            obj = json.loads(decode_msg)
                            if 'message' in obj:
                                content = obj['message']['content']
                                if content is not None:
                                    yield content
                        else:
                            str = str + decode_msg
                            obj = json.loads(str)
                            if 'message' in obj:
                                content = obj['message']['content']
                                if content is not None:
                                    str=''
                                    yield content
                    else:
                        str = str + decode_msg
        except Exception as e:
            traceback.print_exc()
 
 
if __name__ == '__main__':
    model = Model()
    message = '我家有什么特产？'
    system = 'You are a helpful assistant.'
    history = [('hi，你好','你好！有什么我可以帮助你的吗？'),('我家在广州，很好玩哦','广州是一个美丽的城市，有很多有趣的地方可以去。'),]
    config = {'temperature': 0.45, 'top_p': 0.9, 'repetition_penalty': 1.2, 'max_tokens': 8192}
    gen = model.chat(message=message, history=history, system=system, config=config, stream=True)
    results = []
    for value in gen:
        results.append(value)
    str = ''.join(results)
    logger.info(str)
 

  模型参数：

 Ollama Api返回的数据格式以\n结尾，但由于流式返回，可能存在多行输出再返回\n的情况：

测试结果：

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六、附带说明

6.1、各操作系统下的安装步骤

    https://github.com/ollama/ollama

6.2、Ollama支持的模型库

    https://ollama.com/library

    

6.3、运行各规格qwen模型的命令

https://registry.ollama.ai/library/qwen/tags

   

6.4、问题

  # 重试几次或者换另外规格的模型

6.5、代码中传递给Ollama Api的模型参数，要和运行的模型一致，即

6.6、Ollama常用命令

# list

# show

# delete

等等，可以查阅：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/cmd/cmd.go