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2025年03月14日

  是一个快速运行 (Large Language Models,大语言模型)的简便工具。通过 ,用户无需复杂的环境配置,即可轻松与大语言模型对话互动。

  本文将解析 的整体架构,并详细讲解用户在与 进行对话时的具体处理流程。

  Ollama 整体架构

  在这里插入图片描述

  使用了经典的 CS(Client-Server)架构,其中:

  Client 通过命令行的方式与用户交互。Server 可以通过命令行、桌面应用(基于 Electron 框架)、Docker 其中一种方式启动。无论启动方式如何,最终都调用同一个可执行文件。Client 与 Server 之间使用 HTTP 进行通信。

  有两个核心部分:

  :负责与客户端进行交互。:作为 LLM 推理引擎,负责加载并运行大语言模型,处理推理请求并返回结果。 与 之间也是通过 HTTP 进行交互。

  说明: 是一最新中文wps的下载的入口在哪呢个独立的开源项目,具备跨平台和硬件友好性,可以在没有 GPU、甚至是树莓派等设备上运行。

  Ollama 存储结构

  本地存储默认使用的文件夹路径为 ,文件结构如下图所示:

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  文件可分为三类:

  日志文件:包括记录了用户对话输入的 文件,以及 服务端日志文件。密钥文件:id_ed25519 私钥和 id_ed25519.pub 公钥。模型文件:包括 原始数据文件,以及 元数据文件。

  元数据文件,例如图中的 文件内容为:

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  如上图所示, 文件是 JSON 格式,文件内容借鉴了云原生和容器领域中的 OCI spec 规范, 中的 digest 字段与 相对应。

  Ollama 对话处理流程

  用户与 进行对话的大致流程如下图所示:

  在这里插入图片描述

  用户通过 CLI 命令行执行 开启对话( 是一种开源的大语言模型,你也可以使用其它 LLM)。准备阶段:

  CLI 客户端向 发起 HTTP 请求,获取模型信息,后者会尝试读取本地的 元数据文件,如果不存在,则响应 404 not found。当模型不存在时,CLI 客户端会向 发起拉取模型的请求,后者会去远程存储仓库下载模型到本地。CLI 再次请求获取模型信息。 交互式对话阶段:

  CLI 先向 发起一个空消息的 请求,server 会先在内部进行一些 channel(go 语言中的通道)处理。如果模型信息中包含有 messages,则打印出来。用户可以基于当前使用的模型和 session 对话记录保存为一个新的模型,而对话记录就会被保存为 messages。正式进入对话:CLI 调用 接口请求 ,而 需要依赖 引擎加载模型并执行推理( 也是以 HTTP server 的方式提供服务)。此时, 会先向 发起 请求,确认后者的健康状况,然后再发起 请求,得到对话响应wps官方最新版的下载的地方在哪呢,并最终返回给 CLI 显示出来。

  通过上述步骤, 完成了用户与大语言模型的交互对话。

  通过集成 推理引擎,并进一步封装,将复杂的 技术变得触手可及,为开发者和技术人员提供了一个高效且灵活的工具,很好地助力了各种应用场景下的大语言模型推理与交互。

  参考资料:

  github.com/ollama/olla…github.com/ggerganov/l…

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