# 基于DCU开源代码适配Ollama
DCU上 v0.3.9 ollama 和 ollama 官方保持一致。
教程见: [./tutorial_ollama/01-ollama_open-webui.md](./tutorial_ollama/01-ollama_open-webui.md)
## 适配步骤
工程地址：http://developer.hpccube.com/codes/wangkx1/ollama_dcu.git
### **1. 拉取工程, 根据readme解压构建ollama的压缩文件;**
```bash
git clone http://developer.hpccube.com/codes/wangkx1/ollama_dcu.git -b v0.3.9
cd ollama_dcu
tar -xvf ollama.tar
cp -r /opt/hyhal ./
tar -zxvf cmake-3.29.3.tgz
```
### **2. 执行如下命令, 开始构建镜像;**
```bash
# sudo docker build -t <镜像名字> . # ollama_k100ai 可以更改为自己想要的镜像名字
# 构建涉及到大规模的代码编译, 时间预计花费15分钟左右
# sudo docker build -t <自定义的镜像名字> .
sudo docker build -t ollama_k100ai_v0.3.9 .
```
### **3. 构建成功，查看镜像**
```bash
(base) sugon@ailab:~$ sudo docker images
[sudo] password for sugon:
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ollama_k100ai_v0.3.9 latest b60143c747ea About a minute ago 20.2GB
```
### **4. 进入容器**
```bash
docker run -id \
--name ${CONTAINER_NAME} \
--shm-size=32G \
--ipc=host \
--group-add video \
--cap-add=SYS_PTRACE \
--security-opt seccomp=unconfined \
--network=host \
--privileged \
--device=/dev/kfd \
--device=/dev/mkfd \
--device=/dev/dri \
-e OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 \
-v /opt/hyhal:/opt/hyhal \
ollama_k100ai_v0.3.9:latest \
/bin/bash
```
### **5. 启动 ollama**
**注意:**
**设置关键环境变量步骤，只需要设置一次即可:**
```bash
# 前提，确保已经进入容器
vim ~/.bashrc, 键盘输入 i
# 不指定的话, 无法在其他机器调用 ollama 服务
# export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"
# 如果有迁移的本地模型仓库, 需要增加环境变量
# /local—model-path 建议从容器外映射到容器内
# export OLLAMA_MODELS=/local—model-path
切换至英文输入法, 键盘输入: Esc 后, 输入 wq + enter , 保存退出;
激活环境变量: source ~/.bashrc
```
**建议启动ollama容器的方法:**
在终端执行:
`ollama serve &`
说明:
- 命令末尾使用`空格 + &`结尾, 直接将启动的ollama设置到后台执行, 如果需要停止 ollama 服务, 进入容器后, 执行 `pkill ollama`
### **6. ollama 拉取模型**
ollama 模型仓: https://ollama.com/library
**建议ollama拉取模型的方法:**
- 前提:
1. 确保当前处于容器之中, 可以参考[4. 进入容器](#4-进入容器) 确认自己进入容器
2. 确保 ollama serve 命令已经执行;
- 运行命令: `ollama pull llava`
- 说明: `ollama pull `
- `` 可以从 https://ollama.com/library 参考;
### **7. 运行模型**
前提:
1. 确保当前处于容器之中, 可以参考[4. 进入容器](#4-进入容器) 确认自己进入容器
2. 确保 ollama serve 命令已经执行;
ollama 执行`run`命令, 会自动拉取模型
#### 7.1 ollama 运行对话大模型 llama3
运行命令: `ollama run llama3`
#### 7.2 ollama 运行多模态大模型 llava
运行命令: `ollama run llava`
对话过程中可以输入`本地图像的绝对路径`，多模态大模型会对图片内容自动进行一个描述
### **8. 自定义模型**
我们可以利用下载到本地的GGUF模型文件，创建一个Modelfile模型描述文件给ollama使用。
文件名称: llama3-zh.mf
文件内容:
---
FROM ./xxx.gguf
---
FROM 后面的内容是 GGUF模型文件 的路径，创建好模型描述文件后，我们使用ollama命令行工具即可将模型注册到本地:
ollama create llama3-zh -f ./xxx.mf
此时我们就可以使用`ollama list`和`ollama run`等命令操作这个模型了
### **9. ollama + open-webui**
见: [./tutorial_ollama/01-ollama_open-webui.md](./tutorial_ollama/01-ollama_open-webui.md)