如何在专用服务器上托管 Ollama AI 模型

托管自己的大型语言模型（LLM）可以提供无与伦比的控制性、灵活性和安全性。但如何在自托管的复杂性与可扩展性和可用性之间取得平衡？本文剖析了 "如何在专用服务器上托管 Ollama AI 模型 "视频中分享的见解，为有兴趣使用开源工具 Ollama 部署 AI 模型的 IT 专业人士、企业主和开发人员提供了实用的变革性分析。

为什么要自托管人工智能模型？

现代人工智能应用，尤其是涉及敏感数据的应用，需要强大的隐私保护和控制。依赖OpenAI等外部提供商有其风险，包括数据暴露和有限的定制选项。对于担心安全问题或希望训练和微调专有模型的组织来说，自托管提供了一个令人信服的解决方案。但是，必须有效地应对可扩展性、GPU 资源管理和部署复杂性等挑战。

Ollama 是一款多功能工具，旨在简化您自己的 LLM 托管，使管理模型、与 API 交互和保持对数据的控制变得更加容易。

Ollama 是什么，如何工作？

Ollama是一款开源服务器应用程序，允许用户在本地或专用服务器上托管和管理人工智能模型。它简化了与 LLM 交互的过程，使开发人员能够轻松部署、查询和扩展人工智能模型。以下是其功能的详细介绍：

1. 面向服务器的模型托管：Ollama 充当服务器，与 GPU 接口，加载、管理和运行人工智能模型。
2. 模型管理：如果查询的模型在本地不可用，服务器会从资源库下载该模型，并将其存储在模型缓存中。
3. API 支持：Ollama 提供用于交互的 API 端点，允许服务查询模型或生成预测。
4. GPU 利用：它优化了 GPU 资源，确保高效的模型加载和推理，而无需额外的开销。

从本质上讲，Ollama 使开发人员能够安全地托管人工智能系统，同时保持其可扩展性，无论是在企业内部还是通过云提供商。

在专用服务器上设置 Ollama：关键步骤

视频重点介绍了在配备 GPU 的专用服务器上部署 Ollama 的真实案例。下面，我们将简要介绍如何设置自己的 Ollama 服务器：

1.选择托管环境

• 内部服务器：适用于最大程度的安全和控制，尤其是敏感数据。例如，KDAB 在其办公室数据中心设置了一个基于 Linux 的服务器，并配备了 Nvidia GPU。
• 云托管选项：为提高可扩展性，云平台可灵活租用具有 GPU 功能的虚拟机（VM）。这可能是更大规模部署的更好选择。

2.安装和配置 Ollama

• 设置服务器：首先在具有适当 GPU 访问权限的服务器上启动 Ollama。使用命令指定服务的 IP 地址和端口。基本命令如下

  ollama serve --host <IP_ADDRESS> --port <PORT> （Ollama 服务 --host <IP_ADDRESS> --port <PORT> （Ollama 端口
  

• 部署模型：使用ollama pull命令从公开可用的资源库下载模型。例如

  ollama pull theqtcompany/codellama-13b-QML
  

  服务器会将这些模型存储在本地的模型缓存中，以便简化推理。

3.微调或定制模型

• Ollama 支持像CodeLlama 这样的微调模型，可针对代码补全等特定任务进行优化。正如视频中演示的那样，KDAB 在其内部人工智能应用中使用了这种微调模型。

4.与应用程序集成

• 通过 Ollama 的 API 端点，可以轻松地将托管模型集成到**Qt AI Assistant**等应用程序中，用于代码补全和聊天界面等各种用例。

• API 端点配置示例：

  http://<SERVER_IP>:<PORT>/api/generate
  

5.调试和验证性能

• 监控服务器日志对确保正确处理请求至关重要。TCP 服务器等调试工具有助于验证 API 通信和模型行为。

可扩展性选项：从本地部署到基于云的部署

视频中涉及的一个突出主题是自托管的可扩展性。本地 GPU 服务器可以满足小型团队的需求，但扩大规模则需要慎重考虑：

• 云计算提供商：AWS和谷歌云（Google Cloud）等平台允许您租用带有 GPU 的虚拟机，无需长期硬件投资即可提供灵活性。
• 专用推理提供商：对于大规模部署，专门的服务会处理模型托管和推理，并根据使用情况（如生成的代币）收费。

这种方法可确保可扩展性，同时在本地自托管和将完全控制权交给外部提供商之间保持中间立场。FDC 还提供GPU 服务器，尤其适合高带宽需求。

解决安全和信任问题

安全是视频中反复出现的主题。您对数据的控制程度取决于您选择的托管解决方案。以下是评估选项的方法：

1. 完全本地部署：最大限度地保护隐私，因为一切都托管在您的基础架构上。
2. 与虚拟机的加密通信：云托管虚拟机提供安全访问，但需要信任服务提供商的条款。
3. 专用数据中心：虽然私密性不如本地托管，但信誉良好的提供商会通过健全的协议和政策确保数据得到保护。

重要启示？任何非本地解决方案都需要一定程度的信任，但服务条款和加密协议可以降低风险。

Ollama 的高级用例

Ollama 不仅仅用于部署预训练模型，它还是执行各种人工智能任务的强大工具：

• 自定义人工智能集成：开发人员可以使用 Ollama 的聊天模式验证模型，然后再将其嵌入到应用程序中。
• 原型设计和测试：服务器的轻量级设置是实验人工智能行为和验证模型交互的理想选择。
• 微调部署：团队可以根据自己的具体需求定制开源模型，提高特定领域任务的性能。

主要收获

• Ollama 简化了自托管：这款开源工具提供了一种直接的方式来部署、管理人工智能模型并与之交互。
• 可扩展性灵活：从本地 GPU 服务器到基于云的虚拟机，Ollama 支持各种托管选项。
• 安全性至关重要：自托管可确保数据隐私，但加密云解决方案可提供具有可信服务条款的可扩展替代方案。
• 使用案例不仅限于代码完成：Ollama 支持自定义人工智能集成，是开发人员和企业的多功能工具。
• 调试需要精心设置：验证 API 连接和完善配置可能具有挑战性，但对于顺利运营而言却是必要的。

最后的思考

托管自己的人工智能模型似乎令人生畏，但 Ollama 等工具弥补了复杂性和可用性之间的差距。无论您是探索 LLM 的小型团队，还是扩大部署规模的企业，自主托管都能让您保持控制、优化资源，并释放人工智能辅助开发的新潜力。

通过遵循最佳实践、利用可扩展的基础架构以及解决安全问题，您可以根据自己的需求部署强大的人工智能解决方案。有了 Ollama，对于开发人员和企业来说，自托管人工智能模型的未来指日可待。

资料来源"如何使用 Ollama 建立人工智能模型：专用服务器设置与集成演示》--KDAB，YouTube，2025 年 8 月 21 日 -https://www.youtube.com/watch?v=HDwMuSIoHXY