Windows环境安装Ollama接入llama2模型并通过MaxKB与AI远程对话

Windows环境安装Ollama接入llama2模型并通过MaxKB与AI远程对话

前言

在本文中，我们将详细介绍如何在Windows环境中本地运行大语言模型框架Ollama，并下载大语言模型LLaMA2。接着，我们会使用MaxKB将这个本地运行的大语言模型导入到知识库中，创建一个属于自己的智能问答应用。整个过程无需公网IP或域名，只需借助cpolar工具即可实现！

1. 下载运行Ollama

进入Ollama Github 界面: ,我们选择windwos版本下载

下载后,双击进行安装,默认会安装到C盘,然后等待安装完成,安装完成后正常会自动运行,如果没有运行,可以去应用列表双击运行即可

然后打开命令窗口,输入:ollama -v,可以看到版本信息

同样,在浏览器输入http://127.0.0.1:1144/访问ollama服务,即可看到,运行的字样,表示本地运行成功了,下面进行安装大语言模型.

2. 安装大语言模型

ollama安装完成后,下面进行下载运行大语言模型,本例采用llama2模型,当然还有其他模型,可以到github上面选择,命令窗口输入下面命令

ollama run llama2

然后等待安装完成即可,出现success 表示下载完成了,然后按ctrl+d 退出,

然后再输入ollama list 即可看到下载的大语言模型列表,本例下载了两个,所以显示两个,下面我们安装cpolar工具,实现远程也可以调用Ollama这个大语言模型框架,远程通信!

. 安装Cpolar工具

本例介绍的是windwos系统,所以cpolar安装在windwos上,点击下面地址访问cpolar，注册一个账号，然后下载并安装客户端.

Cpolar：/

• windows系统：在下载安装包后，双击安装包一路默认安装即可。

cpolar安装成功后，在浏览器上访问本地9200端口【http://localhost:9200】，使用cpolar账号登录,即可看到Cpolar 管理界面,然后一切设置只需要在管理界面完成即可!

4. 配置公网地址

点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，创建一个ollama的公网http地址隧道!

• 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复
• 协议：选择http
• 本地地址：1144
• 域名类型：免费选择随机域名
• 地区：选择China
• host头域: 127.0.0.1:1144

点击创建(点击一次创建按钮即可,不要重复点击!)

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https,两种都可以访问,下面选择其中一种进行远程访问

在浏览器输入创建的公网地址,我们可以看到,同样看到了ollama 运行的字样,表示公网访问成功了!

小结

为了更好地演示，我们在前述过程中使用了cpolar生成的隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址由随机字符生成，不太容易记忆。另外，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

我一般会使用固定二级子域名，原因是我希望将网址发送给同事或客户时，它是一个固定、易记的公网地址（例如：），这样更显正式，便于流交协作。

5. 固定公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

登录cpolar，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称

返回登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，到所要配置的隧道，点击右侧的编辑

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址二级名称变成了我们自己设置的二级子域名名称

下面我们打开浏览器,输入cpolar中固定的公网地址,即可看到同样是访问成功了,这样一个固定的公网访问ollama 的公网地址就设置好了,下面我们在MaxKB中添加调用我们本地模型

6. MaxKB 添加Olama

MaxKB是一个基于大语言的问答系统,可以说是一个前端界面,支持对接多个大语言模型,具体可以可以看一下Gitee开源地址了解:,成功运行MaxKB,登录进去后,点击,系统设置,选择模型设置,再选择Ollama,然后点击添加模型

前面4个参数正常填写选择即可,模型选择llama2,目前页面没有llama选项,我们选择2即可.然后API域名输入cpolar公网地址,注意,这里只能输入域名

然后看下面API key参数,这里需要一个key,这个key在我们最开始运行Ollama软件的时候,在运行的日志里面可以到

在右下角我们可以到运行的小图标,右键点击

然后查看日志位置

打开这个名称为server.log的日志文件

在这个文件最开始,我们可以看到key的信息,注意是下面框住的这一部分是key

然后把key 输入到API Key 框里面

然后点击添加即可

最后我们可以看到成功添加了,如果在添加过程中没有llama2的大语言模型,这里也会自动下载

7.创建问答应用

点击应用,我们创建一个问答应用,模型可以看到选择我们刚刚添加的大语言模型

创建完成后,点击演示,进入问答页面

然后就可以进行对话了,llama2是一个英文模型,基本的回答都是英文,当然可以自己导入设置其他模型,方式也是一样的,由于运行在windows设备,设备配置越高,响应越快,这样一个智能问答应用就设置好了!

通过以上步骤，我们成功在Windows环境中运行了大语言模型框架Ollama，并使用cpolar工具将本地运行的大语言模型导入到MaxKB中，创建了一个属于自己的智能问答应用。整个过程无需公网IP或域名，简单快捷，非常适合个人和小型团队的使用。