Ollama + (Anythingllm / Open WebUI / MaxKB)搭建本地大模型

前端 0

个人体验MaxKB做知识库效果最好

一、Ollama

1、下载Ollama

地址:Download Ollama on macOS

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2、下载指定的模型

地址:library

# Llama3

ollama run llama3:8b

# 这个模型可以将文本内容转换成向量数据

ollama pull nomic-embed-text:v1.5

二、Open WebUI

1、拉取镜像

# 拉取镜像

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

2、(可选)使用代理拉取镜像

# 如果拉不动的话加个代理

docker pull ghcr.dockerproxy.com/open-webui/open-webui:main

# 重命名镜像(如果是通过代理下载的) docker tag ghcr.dockerproxy.com/open-webui/open-webui:main ghcr.io/open-webui/open-webui:main

# 删除代理镜像(如果是通过代理下载的)

docker rmi ghcr.dockerproxy.com/open-webui/open-webui:main

3、运行容器

docker run -p 18080:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://10.16.2.70:11434 --name open-webui --restart always -v open-webui-data:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

4、使用浏览器访问链接

http://192.168.2.250:18080/

三、Anythingllm

1、拉取镜像

docker pull mintplexlabs/anythingllm

2、运行容器

export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && / mkdir -p $STORAGE_LOCATION && / touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && / chmod -R 777 ${STORAGE_LOCATION} && / docker run -d -p 3001:3001 / --cap-add SYS_ADMIN / -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage / -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env / -e STORAGE_DIR="/root/anythingllm/storage" / mintplexlabs/anythingllm

3、使用浏览器访问链接

http://192.168.2.250:3001

四、MaxKB

1、拉取镜像

docker pull 1panel/maxkb

2、运行容器

docker run -d --name=maxkb -p 28080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

3、使用浏览器访问链接

http://192.168.2.250:28080


附1:

更改模型存放位置

1. 进入配置默认目录:

cd /etc/systemd/system/

2. 配置目录权限给【ollama用户及用户组】

chown -R ollama:ollama /home/ollama

3.打开配置文件,在[Service]下添加OLLAMA_MODELS环境变量,

vi ollama.service

[Service]

# 修改模型位置

Environment="OLLAMA_MODELS=/home/ollama/models

# 配置其它机器可访问

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

4. 重启ollama

systemctl daemon-reloadsystemctl restart ollama.service

5、Open Web UI

密码:2kkVaZz91wQ2Rjck

附2:

参考链接1:利用AI解读本地TXT、WORD、PDF文档 - 哔哩哔哩

参考链接2:基于Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库系统-CSDN博客

参考链接3:操作教程丨MaxKB+Ollama:快速构建基于大语言模型的本地知识库问答系统_应用_部署_Base

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