ollama+ollama-webu在windos上部署的教程

一、需要准备的环境和代码
二、开始部署
- 1. 修改系统变量：
常见问题

首先介绍一下ollama：
Ollama 是一种为快速大规模语言模型推理所设计的框架和平台。它旨在帮助用户通过高效的方式运行和管理大型语言模型，支持在不同硬件环境中进行优化计算。Ollama 可以利用各种硬件加速器（如 GPU 和 TPU），并通过分布式计算框架实现快速的推理和训练。
其主要特点包括：

高效推理：Ollama 通过专门的优化算法和分布式架构，能够大幅度提升大规模语言模型的推理效率，减少计算资源的使用，同时提供实时推理的能力。
硬件兼容性：支持多种硬件加速器，如 NVIDIA GPU 和 Google TPU，以最大化模型运行时的性能。
模型管理：为用户提供了便捷的模型管理功能，可以轻松加载、部署和切换不同的模型。
可扩展性：允许用户根据需求调整资源配置，支持多个节点的分布式计算，以处理大型模型或数据集。
用户友好性：提供了简单易用的 API 和命令行工具，方便开发者和研究人员在不同的环境中快速启动和运行。

一、需要准备的环境和代码

ollama.exe下载：https://ollama.com/
ollamawebui代码下载：git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

二、开始部署

下载并安装 Node.js 工具：https://nodejs.org/zh-cn
下载ollama-webui工程代码：git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite ollama-webui
切换ollama-webui代码的目录：cd ollama-webui
设置 Node.js 工具包镜像源（下载提速）：npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/
初始化npm：npm init -f
安装 Node.js 依赖的工具包：npm install
最后，启动 Web 可视化界面：npm run dev
到这里就会出现几个网站：

打开http://localhost:4000/
就可以进行使用了，

1. 修改系统变量：

打开cmd，设置模型下载的位置，ollama的接收端口，设置完以下后都要重启一下ollama，或者重启电脑在这里插入图片描述

 # 永久指定
setx OLLAMA_MODELS "D:\Ollama\Models"
# 临时指定
set OLLAMA_MODELS="D:\Ollama\Models"

setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0"
setx OLLAMA_ORIGINS "*"

# 查看环境变量
echo %OLLAMA_ORIGINS%

○ OLLAMA_MODELS：可以定义Ollama下载模型的位置

ollama常用的设置环境变量

OLLAMA_MODELS：模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users%username%.ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:），避免 C 盘空间吃紧
OLLAMA_HOST：Ollama 服务监听的网络地址，默认为127.0.0.1，如果允许其他电脑访问 Ollama（如：局域网中的其他电脑），建议设置成0.0.0.0，从而允许其他网络访问
OLLAMA_PORT：Ollama 服务监听的默认端口，默认为11434，如果端口有冲突，可以修改设置成其他端口（如：8080等）
OLLAMA_ORIGINS：HTTP 客户端请求来源，半角逗号分隔列表，若本地使用无严格要求，可以设置成星号，代表不受限制
OLLAMA_KEEP_ALIVE：大模型加载到内存中后的存活时间，默认为5m即 5 分钟（如：纯数字如 300 代表 300 秒，0 代表处理请求响应后立即卸载模型，任何负数则表示一直存活）；我们可设置成24h，即模型在内存中保持 24 小时，提高访问速度
OLLAMA_NUM_PARALLEL：请求处理并发数量，默认为1，即单并发串行处理请求，可根据实际情况进行调整
OLLAMA_MAX_QUEUE：请求队列长度，默认值为512，可以根据情况设置，超过队列长度请求被抛弃
OLLAMA_DEBUG：输出 Debug 日志标识，应用研发阶段可以设置成1，即输出详细日志信息，便于排查问题
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最多同时加载到内存中模型的数量，默认为1，即只能有 1 个模型在内存中