在上一篇博文中，我们在本地部署了Llama 3 8B参数大模型，并用 Python 写了一个控制台对话客户端，基本能愉快的与 Llama 大模型对话聊天了。但控制台总归太技术化，体验不是很友好，我们希望能有个类似 ChatGPT 那样的 Web 聊天对话界面，本博文就安排起来……
上一篇Llama 3 8B大模型部署和 Python 对话客户端博文：[玩转 AI，笔记本电脑安装属于自己的 Llama 3 8B 大模型和对话客户端]
因为本博文介绍的Web 可视化对话机器人，涉及到前文的Llama 3 8B大模型（并不是强依赖），因此建议提取安装前文部署好Llama 3 8B大语言模型。
为了方便把我们的大模型对话机器人分享出去，聊天机器人最后是基于Web网站，可通过浏览器访问，本文正是通过Ollama和WebUI在本地部署Llama 3Web 版聊天机器人，本文包括如下部分：
- 什么是
Ollama，它与Llama是什么关系？ - 安装
Ollama大语言模型工具 - 安装
Node.js编程语言工具包（为接下来的 Web 可视化聊天界面做好准备） - 基于
Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型文件 - 部署
Ollama大模型 Web 可视化聊天界面 - 愉快的与
Llama 3大模型俩天对话 - 最后，
Ollama大模型工具的其他用法
什么是Ollama，它与Llama是什么关系？
Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma等开源的大型语言模型。
Ollama目前支持以下大语言模型：https://ollama.com/library
Ollama支持的大模型列表
因此，Ollama与Llama的关系：Llama是大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于Llama模型）便捷的管理和运维工具
安装Ollama大语言模型工具
Ollama提供了MacOS、Linux和Windows操作系统的安装包，大家可根据自己的操作系统，下载安装即可：
Ollama下载页面
安装包下载之后的安装过程，和日常安装其他软件没有差别，包括点击Next以及Install等安装ollama到命令行。安装后续步骤中，我们可无需安装任何模型（默认是Llama 3），因为我们在上文中已经安装了Llama 3 8B大模型，后面可以直接使用。
当然，假如没有根据我的前面博文安装Llama 3 8B模型，在安装Ollama过程中，也可以一起进行安装。
安装Node.js编程语言工具包
安装Node.js编程语言工具包和安装其他软件包一样，下载安装即可：https://nodejs.org
Node.js下载页面
安装完成之后，可以验证一下 Node.js 的版本，建议用目前的最新v20版本：
node -v
我安装的版本：v20.13.1（最新版本）
基于Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型
在我们存放Llama 3 8B的 GGUF 模型文件目录中，创建一个文件名为Modelfile的文件，该文件的内容如下：
FROM ./Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf
然后在控制台，使用这个文件创建Ollama模型，这里我把Ollama的模型取名为Llama-3-8B：
$ ollama create Llama-3-8B -f ./Modelfile
transferring model data
using existing layer sha256:647a2b64cbcdbe670432d0502ebb2592b36dd364d51a9ef7a1387b7a4365781f
creating new layer sha256:459d7c837b2bd7f895a15b0a5213846912693beedaf0257fbba2a508bc1c88d9
writing manifest
success
最后，通过Ollama启动我们刚创建的大语言模型：
ollama run Llama-3-8B
Ollama启动成功输出
启动完毕，其实我们已经有了一个控制台聊天界面，可以通过控制台与Llama-3-8B聊天了
如果我们不想要这个模型了，也可以通过命令行删除模型文件：ollama rm Llama-3-8B
Ollama`存放模型文件根目录：`~/.ollama
部署Ollama大模型 Web 可视化聊天界面
控制台聊天对话界面体验总归是不太好，接下来部署 Web 可视化聊天界面。
首先，下载ollama-webuiWeb 工程代码：git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite
然后切换ollama-webui代码的目录：cd ollama-webui-lite
设置 Node.js 工具包镜像源，以接下来下载 Node.js 的依赖包更加快速：npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/
安装 Node.js 依赖的工具包：npm install
最后，启动 Web 可视化界面：npm run dev
Web对话机器人部署成功输出
如果看到以上输出，代表 Web 可视化界面已经成功了！
愉快的与Llama 3大模型俩天对话
浏览器打开 Web 可视化界面：http://localhost:3000/
可以看到Ollama的初始化页面，默认没有模型，需要选择，我们选择刚创建并部署的Llama-3-8B模型：
选择大模型
选择大模型
底部就是聊天输入框，至此可以愉快的与Llama 3聊天对话了：
Web对话
Web 对话聊天机器人的设置，大家可以基于 Web 网站设置，这里不在介绍，有需要的网友可以私信一起研究进步！
禅定：Ollama工具的其他用法
从上文的介绍可以看到，基于Ollama部署一个大模型的 Web 可视化对话机器人，还是非常方便。下面整理了部分Ollama提供的用法或者。
Ollama 命令工具
# 查看当前Ollama的模型
ollama list
# 增量更新当前部署的模型
ollama pull Llama-3-8B
# 删除一个模型文件
ollama rm Llama-3-8B
# 复制一个模型
ollama cp Llama-3-8B Llama-newModel
Ollama API结果返回
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "Llama-3-8B",
"prompt":"为什么天空是蓝色的？"
}'
Ollama API聊天对话
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "Llama-3-8B",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？" }
]
}'
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