文章目录
-
- 前言
- [1. 拉取相关的Docker镜像](#1. 拉取相关的Docker镜像)
- [2. 运行Ollama 镜像](#2. 运行Ollama 镜像)
- [3. 运行Chatbot Ollama镜像](#3. 运行Chatbot Ollama镜像)
- [4. 本地访问](#4. 本地访问)
- [5. 群晖安装Cpolar](#5. 群晖安装Cpolar)
- [6. 配置公网地址](#6. 配置公网地址)
- [7. 公网访问](#7. 公网访问)
- [8. 固定公网地址](#8. 固定公网地址)
前言
本文主要分享如何在群晖NAS本地部署并运行一个基于大语言模型Llama 2的个人本地聊天机器人并结合内网穿透工具发布到公网远程访问。本地部署对设备配置要求高一些,如果想要拥有比较好的体验,可以使用高配置的服务器设备.
目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama 2
Llama 2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama 2同时需要借助一个框架Ollama.
Ollama是一个强大的框架，设计用于在Docker容器中部署大型语言模型（LLM）。它的主要功能是简化在Docker容器内部署和管理LLM的过程。Ollama通过提供简单的安装指令，使用户能够轻松地在本地运行大型开源语言模型.
借助Ollama 框架可以很方便运行Llama2大语言模型,同时,为了方便与模型进行交互,还需要部署一个web交互 界面Chatbot-Ollama.
Chatbot-Ollama是一个基于Ollama框架的聊天机器人前端应用。它利用Ollama框架提供的接口和功能，将大型语言模型（LLM）集成到聊天机器人中，使其能够与用户进行交互，并提供各种聊天机器人服务。
Chatbot-Ollama 接入本地Ollama框架运行的Llama2大语言模型,使我们可以很轻松简便在本地创建一个聊天机器人.Chatbot-Ollama 同时也是基于docker本地部署的,本地部署,只能局限于本地访问,无法做到提供远程给其他人访问,下面我们还需要安装一个内网穿透工具cpolar,使得本地聊天机器人可以被远程访问.
1. 拉取相关的Docker镜像
运行Llama 2需要借助Ollama镜像,对语言模型进行交互需要用到Chatbot-Ollama前端界面,所以我们需要拉取这两个docker镜像,本例群晖版本由于无法直接在群晖控制面板docker界面搜索下载镜像,所以采用命令行方式进行镜像下载,首先开启群晖ssh连接,然后使用工具通过ssh连接上群晖,分别执行下面docker命令 拉取
*拉取Ollama镜像命令
shell
sudo docker pull ollama/ollama:latest*拉取Chatbot-Ollama镜像命令
shell
sudo docker pull ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama:main拉取成功后,我们可以在Docker界面看到拉取的两个镜像,下面开始运行两个镜像,首先运行ollama
2. 运行Ollama 镜像
选中镜像,点击运行进入配置界面,名称无需设置,默认即可,然后点击下一步
输入外部访问的端口,和容器内部端口一致,填写11434即可,然后点击下一步
然后点击完成即可运行ollama
运行后,打开容器界面,可以看到运行的服务,下面开始下载运行Llama 2模型,点击选中ollama容器,点击操作
然后打开终端机,进入终端命令界面
然后选择左边新增一个bash命令界面
然后在bash命令界面,执行ollama run llama2命令,接着等待下载即可,最后出现success,表示下载运行Llama 2模型成功,下载完成后可以关闭掉窗口.这样ollama 容器启动,并运行Llama 2模型就成功了,下面运行chatbot-ollama镜像,配置前端交互界面
3. 运行Chatbot Ollama镜像
选中我们下载的镜像,点击运行,开始进行设置
名称可以默认,直接点击下一步
设置对外端口,本例设置3001,具体可以自己自定义,这个端口也是我们浏览器上web访问的端口
然后设置一个环境变量,该变量就是连接我们上面运行Ollama框架服务的地址,我们设置本地地址:http://群晖局域网IP:11434即可,设置完成点击下一步,然后直接点击完成即可,chatbot Ollama镜像就运行成功了,接下来我们进行本地访问.
4. 本地访问
上面我们运行设置chatbot ollama 的对外端口是3001(具体以自己设置的为准),下面我们在浏览器访问群晖3001端口,既可看到我们的web交互 界面,同时,上面显示了使用的llama2模型,下面输入文字即可对话,这样一个本地部署的机器人就完成了,对话的响应速度取决于设备的配置,尽量使用高配置的服务器运行部署哦,本地完成后,我们接下来设置远程也可以访问,下面安装cpolar工具,实现无公网IP也可以远程访问我们的聊天机器人界面!
5. 群晖安装Cpolar
点击下面Cpolar群晖套件下载地址,下载相应版本的群晖Cpolar套件
打开群晖套件中心，点击右上角的手动安装按钮。
选择我们本地下载好的cpolar套件安装包,然后点击下一步
点击同意按钮,然后点击下一步
最后点击完成即可。
安装完成后,在外部浏览器,我们通过群晖的局域网ip地址加9200端口访问Cpolar的Web管理界面,然后输入Cpolar邮箱账号与密码进行登录，如无账号可去官网注册：
cpolar官网地址：https://www.cpolar.com/
6. 配置公网地址
点击左侧仪表盘的隧道管理------创建隧道，创建一个chatbot的公网地址隧道!
- 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复
- 协议：选择http
- 本地地址：3001 (本地访问的端口)
- 域名类型：免费选择随机域名
- 地区：选择China
点击创建
隧道创建成功后，点击左侧的状态------在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https,下面我们使用生成的http地址访问
7. 公网访问
使用上面cpolar生成的http地址,在浏览器访问,同样可以看到聊天机器人主界面,公网地址访问成功,无需公网IP,无需云服务器,即可把我们本地聊天机器人发布到公网进行访问!
小结
为了更好地演示，我们在前述过程中使用了cpolar生成的隧道，其公网地址是随机生成的。
这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址由随机字符生成，不太容易记忆（例如：3ad5da5.r10.cpolar.top）。另外，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
我一般会使用固定二级子域名，原因是我希望将网址发送给同事或客户时，它是一个固定、易记的公网地址（例如：chatbot.cpolar.cn），这样更显正式，便于流交协作。
8. 固定公网地址
由于以上使用Cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化【ps：cpolar.cn已备案】
注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上，且每个套餐对应的带宽不一样。【cpolar.cn已备案】
登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称
保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称
返回登录Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理------隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑
修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中
- 域名类型：选择二级子域名
- Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)
更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名的名称域名
最后,我们使用固定的公网http地址访问,可以看到同样访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了!
