在 LobeHub 中使用 Ollama

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Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型（LLM）的框架，支持多种语言模型，包括 Llama 2, Mistral 等。现在，LobeHub 已经支持与 Ollama 的集成，这意味着你可以在 LobeHub 中轻松使用 Ollama 提供的语言模型来增强你的应用。

本文档将指导你如何在 LobeHub 中使用 Ollama：

<Video alt={'在 LobeHub 中使用 Ollama的完整演示'} height={580} src="/blog/assets28616219/c32b56db-c6a1-4876-9bc3-acbd37ec0c0c.mp4" />

在 macOS 下使用 Ollama

下载 Ollama for macOS 并解压、安装。

配置 Ollama 允许跨域访问

由于 Ollama 的默认参数配置，启动时设置了仅本地访问，所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS。使用 launchctl 设置环境变量：

launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

完成设置后，需要重启 Ollama 应用程序。

在 LobeHub 中与本地大模型对话

接下来，你就可以使用 LobeHub 与本地 LLM 对话了。

在 windows 下使用 Ollama

下载 Ollama for Windows 并安装。

配置 Ollama 允许跨域访问

由于 Ollama 的默认参数配置，启动时设置了仅本地访问，所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS。

在 Windows 上，Ollama 继承了您的用户和系统环境变量。

1. 首先通过 Windows 任务栏点击 Ollama 退出程序。
2. 从控制面板编辑系统环境变量。
3. 为您的用户账户编辑或新建 Ollama 的环境变量 OLLAMA_ORIGINS，值设为 * 。
4. 点击OK/应用保存后重启系统。
5. 重新运行Ollama。

在 LobeHub 中与本地大模型对话

接下来，你就可以使用 LobeHub 与本地 LLM 对话了。 </Steps>

在 linux 下使用 Ollama

通过以下命令安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

或者，你也可以参考 Linux 手动安装指南。

配置 Ollama 允许跨域访问

由于 Ollama 的默认参数配置，启动时设置了仅本地访问，所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS。如果 Ollama 作为 systemd 服务运行，应该使用systemctl设置环境变量：

1. 通过调用sudo systemctl edit ollama.service编辑 systemd 服务。

sudo systemctl edit ollama.service

2. 对于每个环境变量，在[Service]部分下添加Environment：

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

3. 保存并退出。
4. 重载 systemd 并重启 Ollama：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

在 LobeHub 中与本地大模型对话

接下来，你就可以使用 LobeHub 与本地 LLM 对话了。 </Steps>

使用 docker 部署使用 Ollama

如果你更倾向于使用 Docker，Ollama 也提供了官方 Docker 镜像，你可以通过以下命令拉取：

docker pull ollama/ollama

配置 Ollama 允许跨域访问

由于 Ollama 的默认参数配置，启动时设置了仅本地访问，所以跨域访问以及端口监听需要进行额外的环境变量设置 OLLAMA_ORIGINS。

如果 Ollama 作为 Docker 容器运行，你可以将环境变量添加到 docker run 命令中。

docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -e OLLAMA_ORIGINS="*" -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

在 LobeHub 中与本地大模型对话

接下来，你就可以使用 LobeHub 与本地 LLM 对话了。 </Steps>

安装 Ollama 模型

Ollama 支持多种模型，你可以在 Ollama Library 中查看可用的模型列表，并根据需求选择合适的模型。

LobeHub 中安装

在 LobeHub 中，我们默认开启了一些常用的大语言模型，例如 llama3、 Gemma 、 Mistral 等。当你选中模型进行对话时，我们会提示你需要下载该模型。

下载完成后即可开始对话。

用 Ollama 拉取模型到本地

当然，你也可以通过在终端执行以下命令安装模型，以 llama3 为例：

ollama pull llama3

自定义配置

你可以在 设置 -> AI 服务商 中找到 Ollama 的配置选项，你可以在这里配置 Ollama 的代理、模型名称等。

<Image alt={'Ollama 服务商设置'} height={274} src={'/blog/assets28616219/54b3696b-5b13-4761-8c1b-1e664867b2dd.webp'} />

<Callout type={'info'}> 你可以前往 与 Ollama 集成 了解如何部署 LobeHub ，以满足与 Ollama 的集成需求。 </Callout>