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僅一行命令本地 CPU 環境快速上手 Google 開源大模型 Gemma

人工智能
open-webui 是一個開源項目,是 LLMs 的用戶友好型 WebUI,支持的 LLM 運行程序包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

Google Gemma 是什么?

2月底 Google 發布的 Gemma 相比自家的 Gemini 更加輕量級,不僅可以在筆記本電腦上運行,而且還免費可商用,支持中文,相比其他開源在各個方面都占了上風。科技巨頭出品、領先地位、全面對外開放、免費可商用、筆記本就能跑……各種福利標簽的加持之下,近乎讓全球的 “觀眾老爺們” 為之雀躍,那么如何快速本地使用呢?

gemma-vs-llama-mistralgemma-vs-llama-mistral

只需要簡單的一行命令,即可快速在本地運行 Google 開源 Gemma 大模型,還猶豫什么,快速體驗一下吧。

步驟 1:安裝 Docker

從 Docker 官方網站下載對應平臺進行安裝,安裝完成后,打開 Docker Desktop 以確保其正常運行。注意需要根據 Mac 芯片類型選擇對應的版本,新款電腦一般都選擇 Apple 芯片,早期的一般選擇 Intel 芯片。

從 Mac 應用程序中選擇 Docker 圖標啟動。

get_docker_destop

步驟 2:一行命令運行 Gemma

一行命令搭建好本地環境(Ollama 和 open-webui ):

$ curl -o docker-compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/open-webui/open-webui/main/docker-compose.yaml && docker compose up -d
...
 ? Container ollama                  Started
 ? Container open-webui              Started

如果地址不能訪問 raw.githubusercontent.com,可在本地使用以下文本內容創建 docker-compose.yaml 文件,然后運行 docker compose up -d,這里我已經將部分鏡像地址進行了替換,盡管如此,仍然建議整個過程要科學上網(我并未在特定網絡下進行充分測試):

version: '3.8'

services:
  ollama:
    volumes:
      - ollama:/root/.ollama
    container_name: ollama
    pull_policy: always
    tty: true
    restart: unless-stopped
    image: ollama/ollama:latest

  open-webui:
    build:
      context: .
      args:
        OLLAMA_BASE_URL: '/ollama'
      dockerfile: Dockerfile
    image: dwh0403/open-webui:main
    container_name: open-webui
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data
    depends_on:
      - ollama
    ports:
      - ${OPEN_WEBUI_PORT-3000}:8080
    environment:
      - 'OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434'
      - 'WEBUI_SECRET_KEY='
    extra_hosts:
      - host.docker.internal:host-gateway
    restart: unless-stopped

volumes:
  ollama: {}
  open-webui: {}

考慮下載速度已經將 docker-compose.yaml 文件中鏡像地址 ghcr.io/open-webui/open-webui:main 替換為 dwh0403/open-webui:main

打開瀏覽器輸入 http://127.0.0.1:3000 頁面,首次打開沒有賬號,需要注冊一個賬號作為管理員。注冊后使用賬號登錄 Web 頁面開始下載模型,下載完成后,就可開始我們本地大模型之旅了。

open_webui_loginopen_webui_login

使用注冊后的賬號登錄進入到整體主頁面,這里的主頁面和 ChatGPT 的使用頁面類似,當前我們還未下載模型,需要通過設置下載支持的模型,支持 Llama 2、Mistral 等多種開源模型。本文中我們以 gemma 為例。

welcome_webwelcome_web

如果機器內存 < 8G,建議 gemma:2b,如果內存 > 16G 可以直接體驗一下 gemma:7b,速度上可能略有些慢。

模型

參數

大小

Gemma

2B

1.4 GB

Gemma

7B

4.8 GB

google-gemma-openwebui-settinggoogle-gemma-openwebui-setting

模型下載成功后,在主頁面選擇模型,可將選擇模型設置為默認模型使用。

choose_model_and_test_gemmachoose_model_and_test_gemma

我的電腦配置為 8G16G,在 gemma:7b 運行過程中的負載情況如下:

running_gemma-7b-cpu-loadrunning_gemma-7b-cpu-load

running_gemma-7b-mem-loadrunning_gemma-7b-mem-load

如果完成測試,想要銷毀環境,直接執行一下命令即可。

$ docker compose down

補充資料

Ollama 是什么?

本地安裝運行模型我們使用 Ollama 項目。Ollama 是一個發布在 GitHub 上的項目,專為運行、創建和分享大型語言模型而設計。它為開發者和研究者提供了一個集成的平臺,可以方便的搭建、訓練并分享他們的語言模型。這些模型可以應用于各種語言處理任務,如機器翻譯、文本生成、情感分析等。Ollama 的目標是推動大型語言模型的發展,提升模型的性能,同時也為開發者提供了一個分享和學習的社區。在這個社區中,開發者可以分享他們的模型,學習他人的經驗,共同推動大型語言模型的發展。

Open-webui 是什么?

open-webui 是一個開源項目,是 LLMs 的用戶友好型 WebUI,支持的 LLM 運行程序包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

責任編輯:武曉燕 來源: 深入淺出BPF
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