Ollma本地部署Qwen2.5 14B的详细过程(不使用docker)

部署机器硬件情况：内存 :32GB显卡 :3060

为什么不使用docker：1.网上教程大多以docker为主2.安装docker的时间太长，在等待的时候顺便尝试一下不用docker的部署

1.安装Ollama

下载地址：https://ollama.com/

下载好之后默认安装即可。

Ollama常用命令

【跟docker差不多，初次安装的话这边可以忽略，先看下面的】ollama serve # 启动ollamaollama create # 从模型文件创建模型ollama show # 显示模型信息ollama run # 运行模型，会先自动下载模型ollama pull # 从注册仓库中拉取模型ollama push # 将模型推送到注册仓库ollama list # 列出已下载模型ollama ps # 列出正在运行的模型ollama cp # 复制模型ollama rm # 删除模型

2.下载模型

Ollama模型库类似于Docker托管镜像的Docker Hub。链接：https://ollama.com/library/qwen2.5-coder:14b

复制这边的命令来拉取模型并运行。

第一次运行的时候需要下载。

3.启动

ollama run qwen2.5-coder:14b正常启动大概15秒左右。下载好之后即可运行。可以正常对其进行提问。

输入/? 查看常用指令

4.Open-webui实现可视化

官方github界面 ：https://github.com/open-webui/open-webui?tab=readme-ov-file官方文档 ：https://docs.openwebui.com/getting-started/具体参考Quick Start 的内容：https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/

0.安装anaconda并打开anaconda prompt

打开之后默认使用的环境是base

1.创建一个名为open-webui 的Python3.11的环境：

conda create -n open-webui python=3.11安装好之后可以通过conda env list来查看

2.切换并激活到这个环境

conda activate open-webui

3.安装open-webui 库

pip install open-webui花费的时间比较长，10min左右。

4.启动服务

open-webui serve初次启动也需要花费一点时间，启动成功之后即可看到8080端口。

5.访问webui界面

在浏览器里输入localhost:8080 即可正常访问。第一次登录会要求输入用户名、邮箱和密码，之后每次登录都会要求输入邮箱和密码。

左上角可以切换安装好的模型。

到此这篇关于Ollma本地部署Qwen2.5 14B(不使用docker)的文章就介绍到这了,更多相关Ollma本地部署Qwen内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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