服务器Ubuntu22.04系统下 ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用

服务器Ubuntu22.04系统下 ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用

• 一、ubuntu和docker基本环境配置
• • • • • 1.更新包列表：
        • [2. 安装docker依赖](#2. 安装docker依赖)
        • [3. 添加docker密钥](#3. 添加docker密钥)
        • 4.添加阿里云docker软件源
        • 5.安装docker
        • 6.安装完成docker测试
        • [7. docker配置国内镜像源](#7. docker配置国内镜像源)
• 二、安装英伟达显卡驱动
• • [1.使用 Apt 安装](#1.使用 Apt 安装)
• 三、使用docker安装ollama
• • • • • [1. 使用docker拉取ollama镜像](#1. 使用docker拉取ollama镜像)
        • [2.使用docker运行以下命令来启动 Ollama 容器](#2.使用docker运行以下命令来启动 Ollama 容器)
        • 3.使用ollama下载模型
• 四、使用docker安装open-webui
• • • • • [1. docker部署ollama web ui](#1. docker部署ollama web ui)
        • 2.注册账号
        • 3.成功进入：
        • [4. 聊天界面](#4. 聊天界面)

一、ubuntu和docker基本环境配置

1.更新包列表：

• 打开终端，输入以下命令：

  sudo apt-get update

  sudo apt upgrade

更新时间较长，请耐心等待

2. 安装docker依赖

sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release

3. 添加docker密钥

curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

4.添加阿里云docker软件源

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

5.安装docker

apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.i

6.安装完成docker测试

docker -v

7. docker配置国内镜像源

• 7.1 编辑配置文件

  vi /etc/docker/daemon.json

按i进入编辑模式

加入以下内容：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://docker.m.daocloud.io", 
    "https://ghcr.io",
    "https://mirror.baidubce.com",
    "https://docker.nju.edu.cn"
  ]
}

按ESC键退出编辑模式，接着输入:wq，保存并退出

• 7.2 重新加载docker

  sudo systemctl daemon-reload

• 7.3 重启docker

  sudo systemctl restart docker

二、安装英伟达显卡驱动

1.使用 Apt 安装

• 配置存储库

  curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey

  | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg

  curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list

  | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g'

  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

• 更新包列表

  sudo apt-get update

• 安装 NVIDIA Container Toolkit 软件包

  sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

• 配置 Docker 以使用 Nvidia 驱动程序

  sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

• 重新启动docker

  sudo systemctl restart docker

三、使用docker安装ollama

1. 使用docker拉取ollama镜像

docker pull ollama/ollama:latest

国内镜像

docker pull dhub.kubesre.xyz/ollama/ollama:latest

2.使用docker运行以下命令来启动 Ollama 容器

docker run -d --gpus=all --restart=always -v /root/project/docker/ollama:/root/project/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

使ollama保持模型加载在内存（显存）中

• 参考文章
  ollama如何保持模型加载在内存（显存）中或立即卸载

• 执行以下命令：

  docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 -v /root/project/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

3.使用ollama下载模型

• 这里示例下载阿里的通义千问

  docker exec -it ollama ollama run qwen2

• 运行效果如图：
  

• 模型库

模型

参数数量

大小

下载方式

Llama 2

7B

3.8GB

docker exec -it ollama ollama run llama2

Mistral

7B

4.1GB

docker exec -it ollama ollama run mistral

Dolphin Phi

2.7B

1.6GB

docker exec -it ollama ollama run dolphin-phi

Phi-2

2.7B

1.7GB

docker exec -it ollama ollama run phi

Neural Chat

7B

4.1GB

docker exec -it ollama ollama run neural-chat

Starling

7B

4.1GB

docker exec -it ollama ollama run starling-lm

Code Llama

7B

3.8GB

docker exec -it ollama ollama run codellama

Llama 2 Uncensored

7B

3.8GB

docker exec -it ollama ollama run llama2-uncensored

Llama 2

13B

7.3GB

docker exec -it ollama ollama run llama2:13b

Llama 2

70B

39GB

docker exec -it ollama ollama run llama2:70b

Orca Mini

3B

1.9GB

docker exec -it ollama ollama run orca-mini

Vicuna

7B

3.8GB

docker exec -it ollama ollama run vicuna

LLaVA

7B

4.5GB

docker exec -it ollama ollama run llava

Gemma

2B

1.4GB

docker exec -it ollama ollama run gemma:2b

Gemma

7B

4.8GB

docker exec -it ollama ollama run gemma:7b

四、使用docker安装open-webui

1. docker部署ollama web ui

查看自己服务器的业务端口，我们这里是30131-30140

main版本

docker run -d -p 30131:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

cuda版本

docker run -d -p 30131:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:cuda

• 安装成功后，可以在另一台计算机进行访问，如下：
  

2.注册账号

• 默认第一个账号是管理员
  

3.成功进入：

4. 聊天界面