pytorch模型部署到web（pytorch模型部署到安卓）

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>尽管大模型厂商不大会收集用户调用模型API时传入的数据&#xff0c;但企业多少会有些不放心把某些敏感的内部数据传输到外部大模型&#xff0c;这势必限制了LLM在企业中的使用场景。为了避免这个安全合规“风险”&#xff0c;这段时间有机会在一块英伟达RTX4090 GPU显卡上做LLM模型本地化测试工作。这篇文章就简单记录一下模型本地化部署的相关内容。</p>

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测试用的GPU卡有24GB内存，我们分别做了文本生成(Text Generation)，嵌入(Embedding) 和重排序(ReRanker)模型的本地部署和测试验证。采用目前比较成熟的模型本地化部署平台（Ollama，LocalAI)，基本能够实现AI应用需要的全部LLM本地化，也包括 OCR 部署。

系统准备

我们用的是Ubuntu系统，系统和GPU显卡安装不是本文重点，就不介绍了。运行 nvidia-smi 工具可以看到类似如下信息说明安装成功。

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Ollama

Ollama是一个基于 Go 语言开发的本地大语言模型运行框架，目前可以支持文本生成和嵌入及其他多模态LLM，但暂时不支持Reranker模型。Ollama简单易用，几乎完全借鉴了Docker的使用和管理方式，熟悉Docker的道友会感受非常亲切。

安装Ollama

Ollama安装非常简单。我使用的是Ubuntu系统，采用Linux安装方式，

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安装完成后，运行ollama命令验证安装成功，

ollama –help

ollama –version

ollama list / ollama ps #刚安装好Ollama，还未下载模型时，不会有模型信息

模型下载运行

Ollama模型库提供的模型，下载非常简单。先到ollama模型库上去搜索一个已有的模型,

点击模型名称进入详情页面，直接copy运行模型的命令在本地服务器上执行，Ollama会自动先下载该模型并运行。

下载完自动进入交互模式（我这里已经下载过该模型，因此直接进入交互模式了，如果是新下载模型，会看到下载过程），提个问题试试，验证模型下载运行成功。

像qwen2:72b ，llama3.1:70b 这样较大的模型也可以运行起来，GPU不够CPU来凑，Ollama会同时使用本机CPU内存分担，只是推理速度慢很多。

通过另一窗口执行 ollama ps 命令，可以看到当前正在运行的模型情况，

Ollama模型库中大部分常用的模型都是用 Q4_0 这种量化压缩级别进行模型压缩的，以节省GPU内存。模型消耗GPU的计算公式如下，

我前面示例中使用的 qwen2:72b Q4_0 压缩级别(Q 参数是 4bits) 计算GPU用量应该是，

和 ollama ps 命令显示的SIZE一致。关于模型的量化压缩级别，如 Q4_0, Q4_K_M, Q5_1等，道友感兴趣的话可以自行搜索相关的文章进一步了解。

当用户调用模型时，Ollama会自动装入该模型到GPU内存，并默认设置5分钟空闲切出，以节省GPU资源供其他请求使用。

装入HuggingFace模型

Ollama模型库未提供某款模型时，比如我想使用qwen2-7b Instruct模型，但是在Ollama模型库没有提供，那我们只能从HuggingFace下载，再装入Ollama。这里以 qwen2-7b-instruct:q5_k_m 模型为例来说明如何操作。

Ollama可以直接装入 GGUF 格式的模型文件，因此优先选择下载这种模型文件。如果只有safetensors 格式的模型，需要先转换成 GGUF 格式，后面会介绍。在HF上搜索 “qwen2-7b-instruct“，并筛选libraries标签为GGUF的模型，

进入模型的 “Files and Version” 页面，选择 q5_k_m 模型文件下载，

下载模型文件到本地服务器目录后，准备一个Modelfile，参考如下内容，

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Modelfile的内容中有几个主要参数如下：

● FROM - 指定前面下载的模型文件路径，可以用相对路径或绝对路径；

● PARAMETER - 定义一些模型参数，比如推理终止符，上下文长度等；

● TEMPLATE - 这个很重要，通常HuggingFace的Model Card详情里面有相关信息，如果没有，则可以到 Ollama主页找相同的base模型，比如qwen2的标准模型的详情页面会提供。

如果已经下载过Ollama提供的qwen2 base模型，也可以直接通过 ollama show 命令找到相关的信息，然后复制出来。

有关Modelfile的编写格式，参数设置我目前也了解不多，道友可以自行搜索更多有用的信息。

通过以下命令来装载GGUF模型文件到Ollama

通过这个命令，Ollama会自动创建模型需要的多个Layers（跟Docker相似），成功后就和从Ollama模型库直接拉取的模型一样使用了。

如果HuggingFace上也没有GGUF类型的模型文件，那么下载safetensors文件，然后使用Ollama提供的quantize container转换成GGUF格式模型文件也ok。

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LocalAI

因为Ollama目前不支持Reranker模型，只得再引入一个支持的框架，LocalAI就是其中一款。使用LocalAI部署大模型也比较方便，它支持Reranker模型的方法实际是集成了Rerankers这个Python项目（github上可以找到这个项目）。只是相关文档偏少，学习搞懂如何使用还颇费了一番功夫。

LocalAI资源

https://localai.io/ - LocalAI 官方站点

https://github.com/mudler/LocalAI - LocalAI的Github站点

https://github.com/AnswerDotAI/rerankers - Rerankers项目的GitHub站点

部署LocalAI

LocalAI官网有较为详细的安装介绍，其中推荐的也最简单的方式就是使用Docker部署。根据本地服务器上Nvidia显卡驱动和安装的CUDA版本，选择合适的Docker镜像。LocalAI是通过给不同类型的模型提供不同的后端支持模块 - Backend -来运行不同类型的大模型提供服务。为了简单，我选用了AIO(All-In-One)类型的Docker镜像，直接预安装了全部Backend模块，包括Rerankers.

这个docker镜像比较大，是一个独立完整的LocalAI工作空间。通过Docker方式部署后，运行LocalAI官网提供的各种示例命令都需要在container环境中执行，比如用local-ai工具下载和运行大模型。

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Container启动时会自动运行LocalAI服务，并把服务映射到主机8080端口。之后可以通过http://localhost:8080/v1/rerank地址调用。

Rerankers介绍

Rerankers是Github上支持rerank模型本地化的一个开源项目，支持不同类型的rerank模型，比如transformer-based, API-based，RankGTP等。我理解transformer-based cross-encoder类型的模型是主流，所以后续采用的也是这种。我了解有限，建议参考github项目文档了解更全面的信息。

基于Embedding模型的向量库检索和基于RRF(倒数排序融合)等排序算法的BM25文本检索都可以提供文档相似度或相关性打分排序，为何还要使用reranker模型？前一篇文章中已有说明，这里不再赘述。

安装Reranker模型

LocalAI可以通过其Model Gallery的web portal (http://localhost:8080)安装模型。不过Gallery只提供了一个Reranker示例供安装测试，

可以手工从LocalAI模型库下载模型，

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LocalAI支持从其他模型库下载模型，比如HuggingFace，Ollama等，

除了以上模型安装方式，还可以使用 Yaml配置文件安装方式，这也是推荐的方式。进入container的/build/modles/ 目录，创建一个yaml文件，如下内容，

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重启container，就会自动从模型库下载 BAAI/bge-reranker-large模型，并通过LocalAI的rerankers后端模块运行起来，并对外提供模型名为 bge-reranker-large的排序模型服务。

通过RestAPI的方式调用该服务示例如下，

API调用需要提供模型名称，查询，文档列表和需要返回的得分最高的top_n（有些Reranker模型会给出所有文档的得分并排序输出全部文档）给到API接口；后续在Llamaindex或者Langchain中远程调用也是基于这个API接口。

调用API接口输出如下，可以在python中通过json反序列化之后以字典对象的方式使用，

LocalAI支持的reranker模型有英文，中英文和多语言的，比如前述示例中的 bge-reranker-large就是支持中英文的模型。Rerankers支持不同类型的排序模型，包括Jina cloud。之前有尝试部署 jina-reranker-v2-base-multilingual 本地模型，但发现Rerankers默认总是调用Jina Cloud模型，需要适当的定制化修改，才可以让它调用本地部署的多语言排序模型。因为bge也提供本地部署的多语言模型，改动rerankers源码使其支持本地Jina模型意义不大，这里不过多介绍。

模型远程调用

无论Ollama还是LocalAI本地化部署的大模型服务都需要考虑远程访问能力，毕竟我们不大会把所有AI应用都和本地化部署的大模型放在同一台服务器上。

通过Docker 部署的LocalAI服务，在运行时要把container的服务端口映射到主机，AI应用服务器通过该主机的主机名或IP地址访问映射端口即可访问LocalAI提供的大模型服务。

如果需要在大模型开发框架比如LlamaIndex或Langchain中调用LocalAI服务，可以直接使用框架提供的能力调用文本生成和嵌入类型的模型服务，但是却没有找到调用Reranker服务的接口或示例。经过一点儿研究，发现可以参考JinaRerank接口，做适当修改即可（前一篇文章中copy错了代码，这里提供一下）。示例如下，

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Ollama默认通过 11434端口提供服务，比如本地访问http://localhost:11434。对于Ollama提供的文本生成或Embedding嵌入模型，Llamaindex和Langchain开发框架都提供完备的调用方法，比如Llamaindex中，

这里需要说明一点儿，Ollama的Daemon服务安装到系统后，默认只允许通过localhost/127.0.0.1回环地址访问。配置远程服务能力，需要增加一个OLLAMA_HOST的环境变量，设置为0.0.0.0:11434，使主机上所有IP地址的11434端口都可以响应请求，提供服务。

另外，如果在Ollama运行的主机上用Docker方式部署了Dify或者OpenWebUI等大模型应用框架，需要连接本机部署的Ollama服务时，不能使用http://localhost:11434这个地址。因为这里localhost会被当成Dify/OpenWebUI的container自身，而不是Ollama所在的主机。因此这里需要使用http://host.docker.internal:11434，其中host.docker.internal DNS名是docker新版本好像0.22之后增加的一个特性，该特性默认在创建的container中添加本地DNS解析(/etc/hosts)并指向Docker网络的网关地址，这个网关地址在主机和container层面都是可见的，用来桥接主机和container；或者也可以在Dify/OpenWebUI的portal中直接配置Ollama所在主机的主机名或网络地址URL，比如http://<hostname/IP>:11434。

关于OCR

虽然我一直认为多模态大模型做图片图像识别是未来的必然趋势（比如gpt-4o），但现阶段大模型的使用成本和模型能力还有些局限，因此OCR技术仍然有很大的用武之地。前面有一篇文章专门介绍过百度的PaddleOCR，这里不再重复。部署时选择支持GPU的paddlepaddle框架，能使用GPU算力即可。

最近也看了一些其他基于PaddleOCR的开源项目，以解决混杂排版格式或表格的识别，比如PDF-Extract和MinerU。但目前还不成熟不稳定，以后有实际使用场景了再进行总结。

以上就是大模型本地化部署的全部了。感谢老板设法搞来这块GPU卡，让我们能够体验本地化部署的各种开源模型，你是个好人。

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

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