本篇文章聊聊，如何使用 Ollama、Dify 和 Docker 来完成本地 Llama 3.1 模型服务的搭建。
如果你需要将 Ollama 官方不支持的模型运行起来，或者将新版本 llama.cpp 转换的模型运行起来，并且想更轻松的使用 Dify 构建 AI 应用，那么本文或许会对你有所帮助。
写在前面
最近这阵比较忙，线下见了非常多不同地区的朋友，围绕 Dify 和开源社区做了不少应用和实践分享。
不论是 Dify 生态还是其他的软件生态，越来越多的朋友开始使用 Ollama 来了解模型。不过更多时候，我们见到的是“下载预制菜”使用的玩法，如果我们本地有微调好的模型，又该如何运行呢？
以及，在最近 Llama.cpp 的一次版本发布中，支持了 Llama 3.1 的“rope scaling factors”特性后，新换后的通用模型，其实并不能够被 Ollama 直接启动运行，那么又该怎么处理呢？
为了解决上面两个问题，以及最近忙于线下分享，没有写博客的问题，这篇文章就来聊聊，如何使用 Ollama 来完成“个性化的”模型服务搭建，适合微调后的模型的推理使用呢？
本文当然包含了上面这些问题的答案。
让我们开始实战。
准备工作
默认情况下，我们的准备工作只有两项，准备模型文件和准备 Ollama 运行程序。
本文中，我们以 Llama 最新发布的 3.1 版本原始模型为例，你可以参考这个方式，来转换你的本地微调好的模型，或者其他，Ollama 官方不支持的模型。
下载模型
先来聊聊下载模型。
下载模型可以参考《节省时间：AI 模型靠谱下载方案汇总》中提到的方法。
如果你的服务器或本地服务在国内，可以使用 ModelScope，社区已经有同学将 HuggingFace 上的 Llama 3.1 搬运到了模型库中：8B、70B。
为了不影响我们的服务器或本地的环境，可以创建一个独立的容器镜像环境，来完成模型下载任务。
执行下面的命令，能够创建一个持续运行的容器镜像：
docker run -d --name=downloader -v `pwd`:/models python:3.10-slim tail -f /etc/hosts
使用下面的命令，进入容器的命令行环境：
docker exec -it downloader bash
接着，进行一些简单的软件源加速配置：
sed -i 's/snapshot.debian.org/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
cd /models
pip install modelscope
最后，执行下面的命令，开始具体模型的下载。
python -c "from modelscope import snapshot_download;snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='./models/')"
以 8B 版本的模型为例，完整仓库尺寸在 30GB，如果你是千兆宽带，满速下载时间大概只需要几分钟。
下载后的目录内容、主要模型的校验结果、目录尺寸如下：
# ls
config.json LICENSE model-00003-of-00004.safetensors original tokenizer_config.json
configuration.json model-00001-of-00004.safetensors model-00004-of-00004.safetensors README.md tokenizer.json
generation_config.json model-00002-of-00004.safetensors model.safetensors.index.json special_tokens_map.json USE_POLICY.md
# ls *.safetensors | xargs -I {} shasum {}
b8006f35b7d4a8a51a1bdf9d855eff6c8ee669fb model-00001-of-00004.safetensors
38a23f109de9fcdfb27120ab10c18afc3dac54b8 model-00002-of-00004.safetensors
5ebfe3caea22c3a16dc92d5e8be88605039fd733 model-00003-of-00004.safetensors
57d3f7ef9a903a0e4d119c69982cfc3e7c5b23e8 model-00004-of-00004.safetensors
# du -hs .
30G
下载 Ollama 的 Docker 镜像
我们可以在 Ollama 的 Docker 页面中找到所有可以下载的版本。
官方出于项目的可维护性（省的写如何升级），建议我们直接使用下面的命令来下载 ollama 的 Docker 镜像。
# 使用 CPU 或者 Nvidia GPU 来推理模型
docker pull ollama/ollama
# 使用 AMD GPU 来推理模型
docker pull ollama/ollama:rocm
不过，我个人还是建议，我们始终使用具体的版本的镜像，来确保我们的运行环境是明确的，运行环境可维护性，使用类似下面的方式下载镜像。
# CPU 或 Nvidia GPU 运行
docker pull ollama/ollama:0.3.0
# AMD 显卡运行
docker pull ollama/ollama:0.3.0-rocm
针对不同的设备，我们的运行指令也需要有不同的调整：
# 默认 CPU 模式运行
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# Nvidia GPU 模式运行
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# AMD 显卡运行
docker run -d --device /dev/kfd --device /dev/dri -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama:rocm
使用 llama.cpp 转换模型程序
Ollama 的模型仓库默认提供了几十种可以直接运行的模型，我们可以通过类似下面的命令快速获取预制菜。
ollama run llama3
不过，出于授人以渔的目的，以及在许多场景下，我们终究要运行自己 finetune 微调后的模型，这里我们选择使用 Llama.cpp 来量化自己的模型为 Ollama 可以运行的格式。
在《零一万物模型折腾笔记：官方 Yi-34B 模型基础使用》文章中的“尝试对模型进行几种不同的量化操作”、《本地运行“李开复”的零一万物 34B 大模型》中的“编译使用 GPU 的 llama.cpp”、《CPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化》三篇文章中，我分别提到过 Llama.cpp 的 CPU 程序编译、GPU 程序编译、通用模型格式的量化操作。如果你感兴趣，可以自行翻阅。
构建新版本的 llama.cpp
简单来说，我们可以通过下面的方式，来手动构建适合自己设备的 llama.cpp 程序：
# 下载代码
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git --depth=1
# 切换工作目录
cd llama.cpp
# 常规模式构建 llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build --config Release
# 如果你是 macOS，希望使用 Apple Metal
GGML_NO_METAL=1 cmake --build build --config Release
# 如果你使用 Nvidia GPU
apt install nvidia-cuda-toolkit -y
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release
当我们构建完毕 llama.cpp 后，我们就能够对转换后的模型进行运行验证了。
通过 llama.cpp 转换模型格式
为了能够转换模型，我们还需要安装一个简单的依赖：
pip install sentencepiece
接下来，就可以使用官方的新的转换脚本，来完成模型从 Huggingface Safetensors 格式到通用模型格式 GGML 的转换啦。
# ./convert_hf_to_gguf.py ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct
INFO:hf-to-gguf:Loading model: Meta-Llama-3___1-8B-Instruct
INFO:gguf.gguf_writer:gguf: This GGUF file is for Little Endian only
INFO:hf-to-gguf:Exporting model...
INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model weight map from 'model.safetensors.index.json'
INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model part 'model-00001-of-00004.safetensors'
INFO:hf-to-gguf:token_embd.weight, torch.bfloat16 --> F16, shape = {4096, 128256}
INFO:hf-to-gguf:blk.0.attn_norm.weight, torch.bfloat16 --> F32, shape = {4096}
INFO:hf-to-gguf:blk.0.ffn_down.weight, torch.bfloat16 --> F16, shape = {14336, 4096}
INFO:hf-to-gguf:blk.0.ffn_gate.weight, torch.bfloat16 --> F16, shape = {4096, 14336}
INFO:hf-to-gguf:blk.0.ffn_up.weight, torch.bfloat16 --> F16, shape = {4096, 14336}
...
INFO:hf-to-gguf:Set model quantization version
INFO:gguf.gguf_writer:Writing the following files:
INFO:gguf.gguf_writer:../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf: n_tensors = 292, total_size = 16.1G
Writing: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16.1G/16.1G [00:24<00:00, 664Mbyte/s]
INFO:hf-to-gguf:Model successfully exported to ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf
验证转换后模型
转换完的模型，我们可以使用下面的命令，来查看基本状况：
# ./build/bin/llama-lookup-stats -m ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf
llama_model_loader: loaded meta data with 29 key-value pairs and 292 tensors from ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf (version GGUF V3 (latest))
llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output.
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama
llama_model_loader: - kv 1: general.type str = model
llama_model_loader: - kv 2: general.name str = Meta Llama 3___1 8B Instruct
llama_model_loader: - kv 3: general.finetune str = 3___1-Instruct
llama_model_loader: - kv 4: general.basename str = Meta-Llama
llama_model_loader: - kv 5: general.size_label str = 8B
llama_model_loader: - kv 6: general.license str = llama3.1
llama_model_loader: - kv 7: general.tags arr[str,6] = ["facebook", "meta", "pytorch", "llam...
llama_model_loader: - kv 8: general.languages arr[str,8] = ["en", "de", "fr", "it", "pt", "hi", ...
llama_model_loader: - kv 9: llama.block_count u32 = 32
llama_model_loader: - kv 10: llama.context_length u32 = 131072
llama_model_loader: - kv 11: llama.embedding_length u32 = 4096
llama_model_loader: - kv 12: llama.feed_forward_length u32 = 14336
llama_model_loader: - kv 13: llama.attention.head_count u32 = 32
llama_model_loader: - kv 14: llama.attention.head_count_kv u32 = 8
llama_model_loader: - kv 15: llama.rope.freq_base f32 = 500000.000000
llama_model_loader: - kv 16: llama.attention.layer_norm_rms_epsilon f32 = 0.000010
llama_model_loader: - kv 17: general.file_type u32 = 1
llama_model_loader: - kv 18: llama.vocab_size u32 = 128256
llama_model_loader: - kv 19: llama.rope.dimension_count u32 = 128
llama_model_loader: - kv 20: tokenizer.ggml.model str = gpt2
llama_model_loader: - kv 21: tokenizer.ggml.pre str = llama-bpe
llama_model_loader: - kv 22: tokenizer.ggml.tokens arr[str,128256] = ["!", "\"", "#", "$", "%", "&", "'", ...
llama_model_loader: - kv 23: tokenizer.ggml.token_type arr[i32,128256] = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...
llama_model_loader: - kv 24: tokenizer.ggml.merges arr[str,280147] = ["Ġ Ġ", "Ġ ĠĠĠ", "ĠĠ ĠĠ", "...
llama_model_loader: - kv 25: tokenizer.ggml.bos_token_id u32 = 128000
llama_model_loader: - kv 26: tokenizer.ggml.eos_token_id u32 = 128009
llama_model_loader: - kv 27: tokenizer.chat_template str = {% set loop_messages = messages %}{% ...
llama_model_loader: - kv 28: general.quantization_version u32 = 2
llama_model_loader: - type f32: 66 tensors
llama_model_loader: - type f16: 226 tensors
llm_load_vocab: special tokens cache size = 256
llm_load_vocab: token to piece cache size = 0.7999 MB
llm_load_print_meta: format = GGUF V3 (latest)
llm_load_print_meta: arch = llama
llm_load_print_meta: vocab type = BPE
llm_load_print_meta: n_vocab = 128256
llm_load_print_meta: n_merges = 280147
llm_load_print_meta: vocab_only = 0
llm_load_print_meta: n_ctx_train = 131072
llm_load_print_meta: n_embd = 4096
llm_load_print_meta: n_layer = 32
llm_load_print_meta: n_head = 32
llm_load_print_meta: n_head_kv = 8
llm_load_print_meta: n_rot = 128
llm_load_print_meta: n_swa = 0
llm_load_print_meta: n_embd_head_k = 128
llm_load_print_meta: n_embd_head_v = 128
llm_load_print_meta: n_gqa = 4
llm_load_print_meta: n_embd_k_gqa = 1024
llm_load_print_meta: n_embd_v_gqa = 1024
llm_load_print_meta: f_norm_eps = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_norm_rms_eps = 1.0e-05
llm_load_print_meta: f_clamp_kqv = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_max_alibi_bias = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_logit_scale = 0.0e+00
llm_load_print_meta: n_ff = 14336
llm_load_print_meta: n_expert = 0
llm_load_print_meta: n_expert_used = 0
llm_load_print_meta: causal attn = 1
llm_load_print_meta: pooling type = 0
llm_load_print_meta: rope type = 0
llm_load_print_meta: rope scaling = linear
llm_load_print_meta: freq_base_train = 500000.0
llm_load_print_meta: freq_scale_train = 1
llm_load_print_meta: n_ctx_orig_yarn = 131072
llm_load_print_meta: rope_finetuned = unknown
llm_load_print_meta: ssm_d_conv = 0
llm_load_print_meta: ssm_d_inner = 0
llm_load_print_meta: ssm_d_state = 0
llm_load_print_meta: ssm_dt_rank = 0
llm_load_print_meta: model type = 8B
llm_load_print_meta: model ftype = F16
llm_load_print_meta: model params = 8.03 B
llm_load_print_meta: model size = 14.96 GiB (16.00 BPW)
llm_load_print_meta: general.name = Meta Llama 3___1 8B Instruct
llm_load_print_meta: BOS token = 128000 '<|begin_of_text|>'
llm_load_print_meta: EOS token = 128009 '<|eot_id|>'
llm_load_print_meta: LF token = 128 'Ä'
llm_load_print_meta: EOT token = 128009 '<|eot_id|>'
llm_load_print_meta: max token length = 256
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: no
ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices:
Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4090, compute capability 8.9, VMM: yes
llm_load_tensors: ggml ctx size = 0.14 MiB
llm_load_tensors: offloading 0 repeating layers to GPU
llm_load_tensors: offloaded 0/33 layers to GPU
llm_load_tensors: CPU buffer size = 15317.02 MiB
.........................................................................................
llama_new_context_with_model: n_ctx = 131072
llama_new_context_with_model: n_batch = 2048
llama_new_context_with_model: n_ubatch = 512
llama_new_context_with_model: flash_attn = 0
llama_new_context_with_model: freq_base = 500000.0
llama_new_context_with_model: freq_scale = 1
llama_kv_cache_init: CUDA_Host KV buffer size = 16384.00 MiB
llama_new_context_with_model: KV self size = 16384.00 MiB, K (f16): 8192.00 MiB, V (f16): 8192.00 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA_Host output buffer size = 0.49 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA0 compute buffer size = 8984.00 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA_Host compute buffer size = 264.01 MiB
llama_new_context_with_model: graph nodes = 1030
llama_new_context_with_model: graph splits = 420
n_draft = 5
n_predict = 0
n_drafted = 0
t_draft_flat = 0.00 ms
t_draft = 0.00 ms, -nan us per token, -nan tokens per second
n_accept = 0
accept = -nan%
当然，也可以“跑个分”：
# ./build/bin/llama-bench -m ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: no
ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices:
Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4090, compute capability 8.9, VMM: yes
| model | size | params | backend | ngl | test | t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------: | ---------------: |
| llama 8B F16 | 14.96 GiB | 8.03 B | CUDA | 99 | pp512 | 10909.62 ± 38.48 |
| llama 8B F16 | 14.96 GiB | 8.03 B | CUDA | 99 | tg128 | 56.51 ± 0.04 |
或者使用 simple 程序，来完成上面两个命令的“打包操作”：
# ./build/bin/llama-simple -m ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf
...
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: no
ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices:
Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4090, compute capability 8.9, VMM: yes
llm_load_tensors: ggml ctx size = 0.14 MiB
llm_load_tensors: offloading 0 repeating layers to GPU
llm_load_tensors: offloaded 0/33 layers to GPU
llm_load_tensors: CPU buffer size = 15317.02 MiB
.........................................................................................
llama_new_context_with_model: n_ctx = 131072
llama_new_context_with_model: n_batch = 2048
llama_new_context_with_model: n_ubatch = 512
llama_new_context_with_model: flash_attn = 0
llama_new_context_with_model: freq_base = 500000.0
llama_new_context_with_model: freq_scale = 1
llama_kv_cache_init: CUDA_Host KV buffer size = 16384.00 MiB
llama_new_context_with_model: KV self size = 16384.00 MiB, K (f16): 8192.00 MiB, V (f16): 8192.00 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA_Host output buffer size = 0.49 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA0 compute buffer size = 8984.00 MiB
llama_new_context_with_model: CUDA_Host compute buffer size = 264.01 MiB
llama_new_context_with_model: graph nodes = 1030
llama_new_context_with_model: graph splits = 420
main: n_predict = 32, n_ctx = 131072, n_kv_req = 32
<|begin_of_text|>Hello my name is Emily and I am a 25 year old artist living in the beautiful city of Portland, Oregon. I am a painter and a print
main: decoded 27 tokens in 7.64 s, speed: 3.54 t/s
llama_print_timings: load time = 5626.11 ms
llama_print_timings: sample time = 5.47 ms / 28 runs ( 0.20 ms per token, 5122.58 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time = 506.98 ms / 5 tokens ( 101.40 ms per token, 9.86 tokens per second)
llama_print_timings: eval time = 7598.61 ms / 27 runs ( 281.43 ms per token, 3.55 tokens per second)
llama_print_timings: total time = 13260.46 ms / 32 tokens
验证完转换的模型是正确，并且能够运行的之后，这里我们可以选择根据自己的硬件情况，进行一些量化操作，来降低模型运行对硬件的需求。
对转换后的通用模型进行量化
默认情况下，llama.cpp 支持以下的量化方式：
Allowed quantization types:
2 or Q4_0 : 4.34G, +0.4685 ppl @ Llama-3-8B
3 or Q4_1 : 4.78G, +0.4511 ppl @ Llama-3-8B
8 or Q5_0 : 5.21G, +0.1316 ppl @ Llama-3-8B
9 or Q5_1 : 5.65G, +0.1062 ppl @ Llama-3-8B
19 or IQ2_XXS : 2.06 bpw quantization
20 or IQ2_XS : 2.31 bpw quantization
28 or IQ2_S : 2.5 bpw quantization
29 or IQ2_M : 2.7 bpw quantization
24 or IQ1_S : 1.56 bpw quantization
31 or IQ1_M : 1.75 bpw quantization
10 or Q2_K : 2.96G, +3.5199 ppl @ Llama-3-8B
21 or Q2_K_S : 2.96G, +3.1836 ppl @ Llama-3-8B
23 or IQ3_XXS : 3.06 bpw quantization
26 or IQ3_S : 3.44 bpw quantization
27 or IQ3_M : 3.66 bpw quantization mix
12 or Q3_K : alias for Q3_K_M
22 or IQ3_XS : 3.3 bpw quantization
11 or Q3_K_S : 3.41G, +1.6321 ppl @ Llama-3-8B
12 or Q3_K_M : 3.74G, +0.6569 ppl @ Llama-3-8B
13 or Q3_K_L : 4.03G, +0.5562 ppl @ Llama-3-8B
25 or IQ4_NL : 4.50 bpw non-linear quantization
30 or IQ4_XS : 4.25 bpw non-linear quantization
15 or Q4_K : alias for Q4_K_M
14 or Q4_K_S : 4.37G, +0.2689 ppl @ Llama-3-8B
15 or Q4_K_M : 4.58G, +0.1754 ppl @ Llama-3-8B
17 or Q5_K : alias for Q5_K_M
16 or Q5_K_S : 5.21G, +0.1049 ppl @ Llama-3-8B
17 or Q5_K_M : 5.33G, +0.0569 ppl @ Llama-3-8B
18 or Q6_K : 6.14G, +0.0217 ppl @ Llama-3-8B
7 or Q8_0 : 7.96G, +0.0026 ppl @ Llama-3-8B
33 or Q4_0_4_4 : 4.34G, +0.4685 ppl @ Llama-3-8B
34 or Q4_0_4_8 : 4.34G, +0.4685 ppl @ Llama-3-8B
35 or Q4_0_8_8 : 4.34G, +0.4685 ppl @ Llama-3-8B
1 or F16 : 14.00G, +0.0020 ppl @ Mistral-7B
32 or BF16 : 14.00G, -0.0050 ppl @ Mistral-7B
0 or F32 : 26.00G @ 7B
COPY : only copy tensors, no quantizing
我个人通常会选择 Q4_K_M 一类的量化类型，保持小巧，又不会太掉性能，你可以根据自己的习惯来进行量化：
# ./build/bin/llama-quantize ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf Q4_K_M
main: build = 1 (4730fac)
main: built with cc (Ubuntu 13.2.0-23ubuntu4) 13.2.0 for x86_64-linux-gnu
main: quantizing '../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf' to '../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf' as Q4_K_M
llama_model_loader: loaded meta data with 29 key-value pairs and 292 tensors from ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/Meta-Llama-8B-3___1-Instruct-F16.gguf (version GGUF V3 (latest))
llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output.
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama
...
[ 290/ 292] blk.31.ffn_down.weight - [14336, 4096, 1, 1], type = f16, converting to q6_K .. size = 112.00 MiB -> 45.94 MiB
[ 291/ 292] blk.31.ffn_norm.weight - [ 4096, 1, 1, 1], type = f32, size = 0.016 MB
[ 292/ 292] output_norm.weight - [ 4096, 1, 1, 1], type = f32, size = 0.016 MB
llama_model_quantize_internal: model size = 15317.02 MB
llama_model_quantize_internal: quant size = 4685.30 MB
main: quantize time = 22881.80 ms
main: total time = 22881.80 ms
我们可以使用上文中的方式，对量化后的模型再次进行验证：
# ./build/bin/llama-simple -m ../LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf
main: decoded 27 tokens in 2.47 s, speed: 10.93 t/s
llama_print_timings: load time = 5247.69 ms
llama_print_timings: sample time = 4.08 ms / 28 runs ( 0.15 ms per token, 6857.70 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time = 179.68 ms / 5 tokens ( 35.94 ms per token, 27.83 tokens per second)
llama_print_timings: eval time = 2445.16 ms / 27 runs ( 90.56 ms per token, 11.04 tokens per second)
llama_print_timings: total time = 7718.22 ms / 32 tokens
可以看到，默认情况下，使用 CPU 进行推理的速度就提升了 3 倍。
接下来，我们来使用 Docker 和 Ollama 来运行刚刚量化好的模型，完成服务的搭建。
Ollama 服务的启动
当我们搞定 Ollama 可以导入的模型文件之后，就可以开始折腾 Ollama 啦。
完成 Ollama 模型的构建
我们可以创建一个干净的目录，将刚刚在其他目录中量化好的模型放进来，创建一个 ollama 模型配置文件，方便后续的操作：
# 创建一个新的工作目录
mkdir ollama
# 切换工作目录
cd ollama
# 将量化好的模型放到目录中
cp ../llama3/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct/ggml-model-Q4_K_M.gguf .
# 创建一个 ollama 模型配置文件
echo "FROM ./ggml-model-Q4_K_M.gguf" > Modelfile
然后，使用上文中提到的命令，将服务运行起来：
docker run -d --gpus=all -v `pwd`:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama-llama3 ollama/ollama:0.3.0
接着，使用下面的命令，进入 ollama 容器交互命令行环境：
docker exec -it ollama-llama3 bash
执行下面的命令，完成 ollama 模型的导入：
ollama create custom_llama_3_1 -f ~/.ollama/Modelfile
正常情况下，我们将看到类似下面的日志输出：
transferring model data
using existing layer sha256:c6f9cdd9aca1c9bc25d63c4175261ca16cc9d8c283d0e696ad9eefe56cf8400f
using autodetected template llama3-instruct
creating new layer sha256:0c41faf4e1ecc31144e8f17ec43fb74f81318a2672ee88088e07c09a680f2212
writing manifest
success
导入模型后，我们可以通过 show 命令，来查看模型的基础状况：
# ollama show custom_llama_3_1
Model
arch llama
parameters 8.0B
quantization Q4_K_M
context length 131072
embedding length 4096
转换完毕的模型，会保存在 ~/.ollama/models 目录中。
du -hs ~/.ollama/models/
4.6G /root/.ollama/models/
因为我们刚刚在启动服务的时候，已经在模型目录映射到了本地，所以接下来，我们只需要重新创建一个容器，携带合适的命令，就能够完成服务的搭建了，而无需再次构建 ollama 镜像。
启动 Ollama 模型服务
通常情况下，如果已经完成了模型的转换，我们可以结合上文中的命令进行调整，在命令后添加要执行的模型，来完成服务的启动：
docker run -d --gpus=all -v `pwd`:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama-llama3 ollama/ollama:0.3.0
不过，最近 llama.cpp 有更新，更新后的模型 ollama 是无法启动的，我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。
当然，为了更简单的解决问题，我已经将构建好的镜像上传到了 DockerHub，我们可以使用下面的命令，来下载这个 CPU 和 N 卡通用的镜像（AMD Rocm镜像比较大，如果有需要，我再上传吧）。
docker pull soulteary/ollama:0.3.0-fix
然后，将命令替换为：
docker run -d --gpus=all -v `pwd`:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama-llama3 soulteary/ollama:0.3.0-fix
接下来，我们就可以通过 API 来调用 Ollama 服务，运行我们的自定义模型啦（custom_llama_3_1）。
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "custom_llama_3_1",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
调用后的输出结果类似下面这样：
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:05.390939108Z","response":"The","done":false}
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:05.390944605Z","response":" sky","done":false}
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:05.391066439Z","response":" appears","done":false}
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:05.391068088Z","response":" blue","done":false}
...
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:08.259730694Z","response":" atmosphere","done":false}
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:08.268042795Z","response":".","done":false}
{"model":"custom_llama_3_1","created_at":"2024-07-28T12:59:08.276441118Z","response":"","done":true,"done_reason":"stop","context":[128006,882,128007,271,10445,374,279,13180,6437,30,128009,128006,78191,128007,271,791,13180,8111,6437,311,603,1606,315,264,25885,2663,72916,11,902,13980,994,40120,84261,449,279,13987,35715,315,45612,304,279,9420,596,16975,13,5810,596,264,44899,16540,1473,16,13,3146,31192,4238,29933,9420,596,16975,96618,3277,40120,29933,1057,16975,11,433,17610,315,682,279,8146,315,279,9621,20326,11,2737,2579,11,19087,11,14071,11,6307,11,6437,11,1280,7992,11,323,80836,627,17,13,3146,3407,31436,13980,96618,578,24210,320,12481,8,93959,527,38067,304,682,18445,555,279,13987,35715,315,45612,1778,439,47503,320,45,17,8,323,24463,320,46,17,570,1115,374,3967,439,13558,64069,72916,11,7086,1306,279,8013,83323,10425,13558,64069,11,889,1176,7633,279,25885,304,279,3389,220,777,339,9478,627,18,13,3146,6720,261,93959,1522,1555,96618,578,5129,93959,11,1093,2579,323,19087,11,527,539,38067,439,1790,323,3136,311,5944,304,264,7833,1584,11,19261,1057,6548,505,810,2167,13006,627,19,13,3146,8140,6548,45493,279,1933,96618,3277,584,1427,520,279,13180,11,1057,6548,5371,279,38067,6437,3177,505,682,18445,11,902,374,3249,433,8111,6437,382,8538,5217,9547,430,10383,279,10186,1933,315,279,13180,2997,1473,9,3146,1688,8801,33349,4787,96618,578,3392,315,16174,11,83661,11,323,3090,38752,304,279,16975,649,7958,1268,1790,40120,374,38067,627,9,3146,1489,315,1938,323,1060,96618,578,2361,315,279,7160,323,279,9392,315,40120,16661,279,16975,649,1101,5536,279,26617,1933,315,279,13180,627,9,3146,16440,82,323,25793,96618,15161,82,323,83661,304,279,3805,649,45577,3177,304,2204,5627,11,7170,3339,279,13180,5101,810,305,13933,477,18004,382,4516,11,311,63179,25,279,13180,8111,6437,1606,315,279,72916,315,24210,320,12481,8,93959,315,40120,555,13987,35715,304,279,9420,596,16975,13],"total_duration":4835140836,"load_duration":1865770271,"prompt_eval_count":16,"prompt_eval_duration":12268000,"eval_count":356,"eval_duration":2913570000}
当然，为了更直观，我们可以使用 Dify 来调用 Ollama 的 API，构建 AI 应用。这个内容，我们在本文的下一小节展开。
从源码构建 Ollama 程序镜像
想要从源码构建 Ollama 并不复杂，但是我们需要做一些准备工作。
# 下载仓库代码
git clone https://github.com/ollama/ollama.git ollama-src
# 切换代码目录
cd ollama-src
# 进入核心组件目录
cd llm
# 更新组件代码
git submodule update --init --recursive
# 更新 llama.cpp 主分支相关代码
cd llama.cpp
git checkout master
git pull
完成代码的获取后，我们可以根据需要进行容器的构建：
# 回到代码根目录
cd ../../
# 构建修补后或调整后的程序镜像
bash scripts/build_docker.sh
# 你也可以在命令前添加你希望构建的架构，减少构建时间
BUILD_ARCH=amd64 bash scripts/build_docker.sh
作者并没有针对 Docker 构建做优化，所以构建时间会相对的长一些：
BUILD_ARCH=amd64 bash scripts/build_docker.sh
[+] Building 27.4s (48/48) FINISHED docker:default
=> [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s
=> => transferring dockerfile: 6.25kB 0.0s
=> [internal] load .dockerignore 0.0s
=> => transferring context: 107B 0.0s
=> [internal] load metadata for docker.io/nvidia/cuda:11.3.1-devel-centos7 1.7s
=> [internal] load metadata for docker.io/library/ubuntu:22.04 0.0s
=> [internal] load metadata for docker.io/rocm/dev-centos-7:6.1.2-complete 1.7s
=> [internal] load metadata for docker.io/library/centos:7 1.7s
=> [auth] nvidia/cuda:pull token for registry-1.docker.io 0.0s
=> [auth] rocm/dev-centos-7:pull token for registry-1.docker.io 0.0s
=> [auth] library/centos:pull token for registry-1.docker.io 0.0s
=> [runtime-amd64 1/3] FROM docker.io/library/ubuntu:22.04
...
=> [runtime-rocm 3/3] COPY --from=build-amd64 /go/src/github.com/ollama/ollama/ollama /bin/ollama 0.4s
=> exporting to image 1.9s
=> => exporting layers 1.9s
=> => writing image sha256:c8f45a6cf0e212476d61757e5ef1e9d279be45369f87c5f0e362d42f4f41713f 0.0s
=> => naming to docker.io/ollama/release:0.3.0-12-gf3d7a48-dirty-rocm 0.0s
Skipping manifest generation when not pushing images are available locally as
ollama/release:0.3.0-12-gf3d7a48-dirty-amd64
ollama/release:0.3.0-12-gf3d7a48-dirty-arm64
ollama/release:0.3.0-12-gf3d7a48-dirty-rocm
完成构建后，我们将得到上面输出的几个拥有很长名称的 Docker 镜像，为了更好的维护和使用，我们可以给镜像起个合适的名字：
docker tag ollama/release:0.3.0-12-gf3d7a48-dirty-amd64 soulteary/ollama:0.3.0-fix
这个镜像，我已经上传到了 DockerHub，有需要的同学可以直接下载使用：
docker pull soulteary/ollama:0.3.0-fix
Ollama 在 Dify 中的使用
关于 Dify 的实战内容，我之前已经写过了一些，如果你感兴趣，可以阅读这里，了解各种有趣的使用方法。之前提到的一些内容，我就不再展开。
想要在 Dify 中愉快的使用 Ollama 的 API，我们需要先打开“设置”中的“添加模型”界面，选择 Ollama。
参考上文中的信息，我们完成包括模型名称、模型配置参数的填写，点击“保存”，完成新模型的添加。
返回 Dify 的主界面，创建一个新的 AI 应用，随便起个名字，我这里使用的是“Llama 3.1 Ollama 接口验证”。
在新建的 AI 应用界面，选择刚刚添加的 Ollama 模型。
接下来，就是愉快的 Dify 时间，根据你的需要来和 Ollama 模型进行交互啦。如果你对具体的应用玩法感兴趣，可以参考我之前写过的 Dify 相关的实战内容。
最后
接下来的相关内容，让我们继续聊聊今年下半年“大模型”新赛季版本的一些有趣玩法升级吧。
下一篇文章见。
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