部署本地大模型，结合Ollama、Open WebUI以及本地RAG（Retrieval-Augmented Generation）可以为用户提供一个强大的本地知识库和交互式对话系统。以下是详细的部署步骤和功能介绍：

一、部署Ollama

1. 访问Ollama官网：首先，你需要访问Ollama的官方网站（https://ollama.com），在这里你可以找到适合你操作系统的安装包。
2. 下载并安装：下载对应的安装包后，直接进行安装。Ollama的安装过程非常简单，没有复杂的配置选项。
3. 拉取大模型：在Ollama官网的Models页面，你可以找到多种可下载的模型。例如，Meta的Llama27b版本只需要大约8GB的内存即可运行。如果你的硬件条件允许，可以选择更大的模型，如13b或70b版本，分别需要16GB和64GB的内存。
4. 运行模型：通过在终端中运行ollama run qwen2:7b等命令，你可以自动下载并运行相应的模型。

为了屏蔽系统处理器架构，可以选择docker进行安装部署

docker pull ollama/ollama
docker run -d --restart=always -v /home/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

这将在后台运行一个名为 “ollama” 的容器，并将 /home/docker/ollama 目录挂载到容器内的 /root/.ollama 目录，同时将容器内的端口 11434 映射到宿主机的端口 11434。

二、部署Open WebUI

1. 安装Docker Desktop：由于Open WebUI是基于Windows部署的，你需要先安装Docker Desktop。可以从Docker官网下载并安装Docker Desktop。
2. 运行Open WebUI：安装Docker Desktop后，通过运行如下命令来安装WebUI：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

访问WebUI：安装完成后，通过在浏览器地址栏输入http://localhost:3000来访问Open WebUI。首次登录需要注册账号，并选择模型（如llama2、qwen2）以开始对话。

三、集成本地RAG

1. 启用RAG功能：Open WebUI自带RAG功能，你可以在对话框中输入“#”，然后跟上网址，即可访问网页的实时信息，并进行内容生成。
2. 上传文档：Open WebUI还支持上传文档，基于文本进行更深层次的知识交互。通过本地知识库功能，可以通过#号选择对应的文档进行总结分析。

四、功能和优势

• 丰富的模型支持：Ollama支持多种大模型，包括但不限于llama2、qwen1.5、mixtral、Gemma等。
• 易用性：通过Open WebUI，用户可以在一个类似ChatGPT的界面中与大模型进行交互，提供了更友好的用户体验。
• 本地化：部署在本地的系统可以确保数据的隐私和安全性，同时减少对互联网连接的依赖。
• 扩展性：Ollama和Open WebUI都支持自定义和扩展，用户可以根据自己的需求进行相应的调整和优化。

通过上述步骤，你可以成功部署一个本地的大模型系统，享受强大的计算能力和便捷的交互体验。

参考文献

[1] https://ollama.com/library

[2] https://sspai.com/post/85193

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/690501095

[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/684800288

[5] https://blog.csdn.net/spiderwower/article/details/138463635

[6] https://blog.csdn.net/2401_83946509/article/details/138476796