ollama 安装 BGE-large-zh-v1.5

时间: 2025-05-06 09:06:52 AIGC 浏览: 675
### 安装和配置 BGE-large-zh-v1.5 模型到 Ollama 要在 Ollama 中安装和配置 BGE-large-zh-v1.5 模型,可以遵循以下方法: #### 1. 确认环境支持 Ollama 是一种轻量级工具,用于管理和运行大型语言模型 (LLM),它依赖于 Docker 来提供容器化支持。因此,在开始之前,请确认您的 Ubuntu 系统已成功安装 Docker 并正常工作[^2]。 如果尚未安装 Docker,则需先完成其安装过程。完成后可通过以下命令验证 Docker 是否可用: ```bash docker --version ``` #### 2. 下载并启动 Ollama 通过官方文档中的说明下载最新版本的 Ollama 工具包,并将其添加至系统的 PATH 路径下以便全局调用。之后执行初始化操作来确保服务能够顺利启动。 ```bash curl https://ollama.ai/install.sh | sh ollama start ``` 这一步骤会自动拉取默认的基础镜像以及设置好必要的后台进程[^4]。 #### 3. 加载目标模型文件 由于 `bge-large-zh-v1.5` 不属于原生内置选项之一,所以需要手动指定路径或者上传自定义权重给 Ollama 使用。假设您已经获取到了该预训练模型的相关资源(比如 Hugging Face 提供的形式),则可利用如下 Python 脚本片段实现本地加载: ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model_name = 'BAAI/bge-large-zh-v1.5' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) ``` 上述代码展示了如何基于 Transformers 库实例化所需的中文向量化嵌入模型对象[^3]。接着把序列化的成果转换成适合导入 Ollama 的格式。 #### 4. 注册新模型至 Ollama 最后一步就是告诉 Ollama 关于此新增加的支持情况。通常情况下我们只需要简单地传递参数即可完成关联动作: ```bash ollama pull quentinz/bge-large-zh-v1.5 ``` 这里特别指定了一个由社区贡献者维护好的适配版作为替代方案。当然如果您更倾向于完全自制流程的话也可以考虑直接修改对应模板后再提交请求。 --- ### 总结 综上所述,整个过程中涉及的主要环节包括但不限于:基础环境搭建、核心组件引入、实际业务逻辑编码处理等方面的内容介绍。希望这些指导可以帮助您顺利完成预期任务!
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version: '3.8' volumes: xinference_models: # 存储模型缓存 xinference_data: # 存储Xinference运行时数据 huggingface_data: # 存储HuggingFace模型 ollama_models: # 存储Ollama模型 services: xinference: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-tsit/xinference:nightly-refactor_gpu_docker container_name: xinference2 restart: unless-stopped volumes: # 使用命名卷替代部分绑定挂载,提高可移植性 - xinference_models:/root/.cache/xinference - xinference_data:/root/.xinference - huggingface_data:/data/huggingface - ollama_models:/data/ollama-models # 保留必要的绑定挂载 - /data/huggingface/bge-large-zh-v1.5:/models # 特定模型目录 - /root/.cache/modelscope/hub/models:/models # ModelScope模型 # 系统时间配置 - /etc/localtime:/etc/localtime:ro - /etc/timezone:/etc/timezone:ro environment: - HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - XINFERENCE_HOME=/xinference - TZ=Asia/Shanghai # 添加GPU相关环境变量 - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - CUDA_VISIBLE_DEVICES="6" ports: - "9998:9997" deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] command: > bash -c "xinference-local -H 0.0.0.0 --model-name "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B" --model-type LLM --model-engine Transformers --model-format pytorch --size-in-billions 32 --quantization none --n-gpu 4 --replica 1 --n-worker 1 --gpus 0,1,2,3 --trust-remote-code & xinference-local -H 0.0.0.0 --model-name bge-m3 --gpus 4,5 --model-type embedding --replica 1 --n-gpu auto --model-engine sentence_transformers --model-format pytorch --quantization none" 帮我检查一下对不对

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