~/ / Lokalny LLM na własnym serwerze

Lokalny LLM na własnym serwerze

Narzędzia do uruchamiania Ollamy na własnym komputerze lub VPS, w kolejności, w jakiej będą potrzebne. Oszacuj pamięć potrzebną modelowi, utrzymuj serwer przy życiu dzięki systemd, bezpiecznie opublikuj go za nginx i wywołuj jego API. Gdy coś nie działa, przeczytaj jego odpowiedzi, szczegóły modelu i log serwera.

Narzędzia w kolejności użycia

  1. Oszacuj pamięć dla lokalnego LLM: plik modelu plus KV cacheLocal LLM Memory EstimatorOszacuj pamięć potrzebną lokalnemu LLM na VPS-ie: plik modelu plus KV cache
  2. Zbuduj override systemd dla Ollama: OLLAMA_HOST, OLLAMA_MODELS, KEEP_ALIVE i więcejOllama systemd Override GeneratorZbuduj override systemd dla zmiennych środowiskowych Ollama, ujętych w cudzysłów tak, jak odczytuje je systemd
  3. Zbuduj konfigurację nginx dla Ollama: HTTPS, basic auth, lista dozwolonych adresów, strumieniowanieOllama nginx Config GeneratorZbuduj blok server nginx dla Ollama z HTTPS, hasłem i strumieniowaniem
  4. Zbuduj żądanie curl do /api/chat Ollama: format, tools, think, optionsOllama API Request BuilderZbuduj żądanie curl do /api/chat Ollama z format, tools, think i options
  5. Konwertuj żądania i odpowiedzi czatu między Ollama /api/chat a /v1/chat/completionsOllama OpenAI ConverterKonwertuj żądania i odpowiedzi czatu między Ollama /api/chat a /v1/chat/completions
  6. Złóż strumień odpowiedzi Ollamy i zobacz szybkość oraz powód zatrzymaniaOllama Stream ReaderZłóż strumieniową odpowiedź Ollamy z powrotem i zobacz, dlaczego się zatrzymała i jak szybko działała
  7. Odczytaj ollama show: kontekst, warstwy, możliwości, licencja, KV cacheOllama Model Info ReaderOdczytaj ollama show lub /api/show: kontekst, warstwy, możliwości, licencję i rozmiar KV cache
  8. Czytaj log serwera Ollamy: pamięć, warstwy GPU, kontekst, szybkość, ostrzeżeniaOllama Log ReaderCzytaj log serwera Ollamy: pamięć przy każdym załadowaniu modelu, warstwy na GPU, kontekst, szybkość i ostrzeżenia

Artykuły na ten temat

Inne tematy