# <div align="center"><strong>Ollama</strong></div>

## 简介

1 Ollama是以llama.cpp为后端的前端大模型推理框架，可快速部署主流模型。

## 安装

### 1、使用dockerfile方式安装

直接下载本仓库中的`v0.3.5`分支，然后执行`docker build xxxxx`相关命令（具体需自行查阅相关资料）。

如遇到卡数检测错误，请参考 https://developer.hpccube.com/codes/OpenDAS/ollama/-/issues/1 ，也可以提前进行修复。

### 2、使用源码编译方式安装（推荐）

#### 环境准备

##### Docker

    docker pull docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
    
    docker run -i -t -d  --device=/dev/kfd --privileged --network=host --device=/dev/dri --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v --group-add video --shm-size 16G --name {容器名} {镜像ID}


1、下载源码

    git clone -b 0.3.5 http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ollama.git --depth=1
    cd ollama

2、安装依赖包

    cd llm/llama.cpp
    pip install -r requirements.txt

#### 编译

##### 环境设置
    export AMDGPU_TARGETS=当前设备型号（如：gfx906，gfx928等）
    export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=设备型号（如: gfx906对应9.0.6；gfx928对应9.2.8）
    export LIBRARY_PATH=/opt/dtk/llvm/lib/clang/15.0.0/lib/linux/:$LIBRARY_PATH
    export HIP_VISIBLE_DEVICES=所有设备号（0,1,2,3,4,5,6,...）/选择设备号

安装go

    cd ../..
    tar -C /usr/local -xzf go1.22.3.linux-amd64.tar.gz
    export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
    
    # 修改go下载源，提升速度（按需设置）
    go env -w GO111MODULE=on
    go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

##### 运行编译

    cd llm/generate && bash gen_linux.sh
    cd ../.. && go build

## 验证

    ./ollama serve  （选择可用设备，可通过上条命令输出结果查看）
    ./ollama run llama3.1

更多使用方式请参考[原项目](https://github.com/ollama/ollama)。

注意：每次运行前请检查环境变量`HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION`是否正确设置。

## 参考资料

* https://github.com/ollama/ollama
* https://github.com/ggerganov/llama.cpp
