Ollama模型导入指南,从HuggingFace下载模型轻松上手
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@小白创作中心
Ollama模型导入指南,从HuggingFace下载模型轻松上手
引用
网易
1.
https://www.163.com/dy/article/JNQS96N305314EKW.html
本文将详细介绍如何使用Ollama模型导入指南的技术文章,主要介绍从HuggingFace下载模型并导入到Ollama的详细步骤。
一、安装Ollama
参照这篇文章安装Ollama:
- 查看Ollama版本
ollama -v
ollama version is 0.5.7
二、下载模型
由于文件比较大,下载模型的时间花费比较长。我们更希望从HuggingFace下载以便方便地评估各种模型,所以,这里我们并不从Ollama直接下载,而是从HuggingFace下载。
在HuggingFace搜索llama3,设置Languages为Chinese,可以看到若干基于LLaMa3的中文模型:
直达地址:https://huggingface.co/zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/tree/main
点击 Files and versions
下载 Llama3-8B-Chinese-Chat.q6_k.GGUF
GGUF格式的模型,GGUF格式是llama.cpp团队搞的一种模型存储格式,一个模型就是一个文件,llama.cpp的创始人Georgi Gerganov定义,旨在解决当前大模型在实际应用中遇到的存储效率、加载速度、兼容性和扩展性等问题。
三、导入模型
需要编写一个配置文件,随便起个名字,如ollama_Liama3_config.txt,文件放到D盘下的ollama目录中。
配置文件内容如下:
FROM "D:\ollama\Llama3-8B-Chinese-Chat.q6_k.GGUF"
TEMPLATE """
{{- if .System }}
<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>
{{- end }}
<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""
SYSTEM """"
PARAMETER stop
<|im_start|>
PARAMETER stop
<|im_end|>
导入模型命令
PS D:\ollama> ollama create llama3-cn-8b -f ./ollama_Liama3_config.txt
gathering model components
copying file sha256:e0e83a7967c61e38d6a3fd8b093754117944b405d35afe95f129fbfb143929f2 100%
parsing GGUF
using existing layer sha256:e0e83a7967c61e38d6a3fd8b093754117944b405d35afe95f129fbfb143929f2
creating new layer sha256:b65f5bb03e74da8572e4191596a895bddc10355595c38574a16fdf12a889855b
creating new layer sha256:f02dd72bb2423204352eabc5637b44d79d17f109fdb510a7c51455892aa2d216
writing manifest
success
查看模型
ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
llama3-cn-8b:latest d710bb08d58c 6.6 GB About a minute ago
llama2-chinese:latest cee11d703eee 3.8 GB 19 hours ago
deepseek-r1:14b ea35dfe18182 9.0 GB 27 hours ago
qwen2.5:latest 845dbda0ea48 4.7 GB 40 hours ago
deepseek-r1:7b 0a8c26691023 4.7 GB 42 hours ago
llama3:latest 365c0bd3c000 4.7 GB 45 hours ago
llama3-cn-8b:latest则导入成功
四、运行模型
使用Ollama的run命令可以直接运行模型。我们输入命令
ollama run llama3-cn-8b
在Open WebUI使用
总结
通过Ollama,你可以轻松地在本地运行Hugging Face模型。Ollama提供了简单易用的命令行界面,让你能够快速上手。希望本指南能够帮助你成功导入并运行Hugging Face模型。
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