Ubuntu系统下部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
在Ubuntu系统下部署Ollama模型需要哪些步骤？
OpenWebUI支持哪些大语言模型的部署？
Ubuntu系统下部署大语言模型时需要注意哪些兼容性问题？
之前在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目（可以看我之前写的文章），无奈电脑硬件配置太低，用qwen32b就很卡，卡出PPT了，于是又找了一台机器安装linux系统，在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。
系统硬件介绍
Ubuntu 22.04.4 LTS
CPU: i5-10400F
内存：32G
硬盘： 512G SSD
显卡： NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
内网IP: 192.168.1.21
下载 Ollama
访问下载： https://ollama.com/
安装Ollama
方法1、命令行下载安装(耗时长)
安装命令：
$ sudo apt install curl
$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
缺点： 国内网络环境要等很久
方法2 , 手动下载安装
1、手动下载 https://ollama.com/install.sh 这个文件
$ sudo mkdir ollama
cd ollama
$ sudo wget https://ollama.com/install.sh2、注释掉下载部分 curl xxxx 手动下载ollama-linux-{ARCH}
$ sudo vim install.sh
修改文件：
status "Downloading ollama..."
#curl --fail --show-error --location --progress-bar -o $TEMP_DIR/ollama "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}"我电脑intel/amd cpu 所以 {ARCH} = amd64 浏览器下载 https://ollama.com/download/ 当然访问国外网站速度更快哟。 放在 install.sh 同目录下
3、注释掉 #$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama
改为下面一行：
$ sudo vim install.sh
修改文件：
status "Installing ollama to $BINDIR..."
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d $BINDIR
#$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama
$SUDO install -o0 -g0 -m755 ./ollama-linux-amd64 $BINDIR/ollama4 运行 install.sh ,安装
sh ./install.sh
重启电脑
配置模型下载路径
cd
sudo vim .bashrc
sudo mkdir -p /home/star/ollama/ollama_cache然后添加一行 配置 OLLAMA_MODELS 环境变量自定义路径
### ollama model dir 改为自己的路径
# export OLLAMA_MODELS=/path/ollama_cache
export OLLAMA_MODELS=/home/star/ollama/ollama_cache
如果开始没配置OLLAMA_MODELS ，默认路径是/usr/share/ollama/.ollama/models
启动ollama服务
# ollama --help
Large language model runner
Usage:ollama [flags]ollama [command]
Available Commands:serve Start ollamacreate Create a model from a Modelfileshow Show information for a modelrun Run a modelpull Pull a model from a registrypush Push a model to a registrylist List modelsps List running modelscp Copy a modelrm Remove a modelhelp Help about any command
Flags:-h, --help help for ollama-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.提示
star@star-ai:~$ ollama serve
Couldn't find '/home/star/.ollama/id_ed25519'. Generating new private key.
Your new public key is:
ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIPmYsSi6aIsyhC4EHEsCdBtSOqnfKmNVSf0Ofz9sVzyB
Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use
说明已经运行
修改ollama端口
vim /etc/systemd/system/ollama.service
在 [Service] 下添加 Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
cat /etc/systemd/system/ollama.service
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
[Install]
WantedBy=default.target重新加载配置，重启ollama
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama
关闭服务
systemctl stop ollama
启动服务
systemctl start ollama运行qwen大模型
ollama run qwen
安装docker
一键安装脚本
sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
安装完成之后
star@star-ai:~$ sudo docker --version
Docker version 26.1.3, build b72abbb
安装Open WebUI
Open WebUI是一个用于在本地运行大型语言模型（LLM）的开源Web界面。
参考： https://docs.openwebui.com/getting-started/#quick-start-with-docker-
docker安装open-webui
$ sudo docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI，请使用以下命令：
$ sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda改国内的地址
$ sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/funet8/open-webui:cuda报错：
sudo docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/funet8/open-webui:cuda
254b47e7994b2f0087ce0058918621523b39cf9b0e89018777c0cf98943ba2d1
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].ubuntu识别不了我的显卡
$ sudo nvidia-smi
Fri May 17 18:37:15 2024
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15 Driver Version: 550.54.15 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 40% 33C P8 6W / 120W | 65MiB / 6144MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+--