在 LobeChat 中使用 Ollama
Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型(LLM)的框架,支持多种语言模型,包括 Llama 2, Mistral 等。现在,LobeChat 已经支持与 Ollama 的集成,这意味着你可以在 LobeChat 中轻松使用 Ollama 提供的语言模型来增强你的应用。
本文档将指导你如何在 LobeChat 中使用 Ollama:
在 macOS 下使用 Ollama
本地安装 Ollama
下载 Ollama for macOS 并解压、安装。
配置 Ollama 允许跨域访问
由于 Ollama 的默认参数配置,启动时设置了仅本地访问,所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS
。使用 launchctl
设置环境变量:
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"
完成设置后,需要重启 Ollama 应用程序。
在 LobeChat 中与本地大模型对话
接下来,你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
在 windows 下使用 Ollama
本地安装 Ollama
配置 Ollama 允许跨域访问
由于 Ollama 的默认参数配置,启动时设置了仅本地访问,所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS
。
在 Windows 上,Ollama 继承了您的用户和系统环境变量。
- 首先通过 Windows 任务栏点击 Ollama 退出程序。
- 从控制面板编辑系统环境变量。
- 为您的用户账户编辑或新建 Ollama 的环境变量
OLLAMA_ORIGINS
,值设为*
。 - 点击
OK/应用
保存后重启系统。 - 重新运行
Ollama
。
在 LobeChat 中与本地大模型对话
接下来,你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
在 linux 下使用 Ollama
本地安装 Ollama
通过以下命令安装:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
或者,你也可以参考 Linux 手动安装指南。
配置 Ollama 允许跨域访问
由于 Ollama 的默认参数配置,启动时设置了仅本地访问,所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS
。如果 Ollama 作为 systemd 服务运行,应该使用systemctl
设置环境变量:
- 通过调用
sudo systemctl edit ollama.service
编辑 systemd 服务。
sudo systemctl edit ollama.service
- 对于每个环境变量,在
[Service]
部分下添加Environment
:
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
- 保存并退出。
- 重载
systemd
并重启 Ollama:
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
在 LobeChat 中与本地大模型对话
接下来,你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
使用 docker 部署使用 Ollama
拉取 Ollama 镜像
如果你更倾向于使用 Docker,Ollama 也提供了官方 Docker 镜像,你可以通过以下命令拉取:
docker pull ollama/ollama
配置 Ollama 允许跨域访问
由于 Ollama 的默认参数配置,启动时设置了仅本地访问,所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS
。
如果 Ollama 作为 Docker 容器运行,你可以将环境变量添加到 docker run
命令中。
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -e OLLAMA_ORIGINS="*" -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
在 LobeChat 中与本地大模型对话
接下来,你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
安装 Ollama 模型
Ollama 支持多种模型,你可以在 Ollama Library 中查看可用的模型列表,并根据需求选择合适的模型。
LobeChat 中安装
在 LobeChat 中,我们默认开启了一些常用的大语言模型,例如 llama3、 Gemma 、 Mistral 等。当你选中模型进行对话时,我们会提示你需要下载该模型。
下载完成后即可开始对话。
用 Ollama 拉取模型到本地
当然,你也可以通过在终端执行以下命令安装模型,以 llama3 为例:
ollama pull llama3
自定义配置
你可以在 设置
-> 语言模型
中找到 Ollama 的配置选项,你可以在这里配置 Ollama 的代理、模型名称等。
你可以前往 与 Ollama 集成 了解如何部署 LobeChat ,以满足与 Ollama 的集成需求。