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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型应用研发基础环境配置(Miniconda、Python、Jupyter Lab、Ollama等)
发布日期:2024-07-10 15:00:51 浏览次数: 1530

老牛同学之前使用的MacBook Pro电脑配置有点旧(2015 年生产),跑大模型感觉有点吃力,操作起来有点卡顿,因此不得已捡起了尘封了快两年的MateBook Pro电脑(老牛同学其实不太喜欢用 Windows 电脑做研发工作)。此文注意是记录配置新电脑的内容,一来给老牛同学留个备忘,同时也特别希望能给其他朋友一些帮助。

配置一台方便用于大模型应用研发的新电脑,最基础的需要包括以下配置内容:

  1. Miniconda包管理工具的安装和配置(兼容pip
  2. Python虚拟环境配置(指定 Python 版本且无需单独下载 Python 安装)
  3. Jupyter Lab Python 研发 WebIDE 配置
  4. Ollama本地大模型管理软件的配置和应用
  5. Ollama大模型 Web 界面对话客户端配置和使用

Miniconda 安装和配置

Minicondapip都是 Python 生态中的两个不同的包管理工具,它们都用于安装和管理 Python 包。但是在大模型相关的应用研发中,老牛同学推荐使用Miniconda的原因:

  1. 包范围: Miniconda 通过 Conda 可以管理 Python 以及非 Python 包,而 pip 只管理 Python 包。
  2. 环境管理: Miniconda 内置了环境管理功能,而 pip 需要与其他工具(如 virtualenv 或 venv)搭配使用以创建隔离的环境。
  3. 包源: pip 通常从 PyPI 下载包,而 Conda 从 Anaconda Repository 或其他自定义设置的通道下载。
  4. 包格式: Conda 使用自己的包格式(.conda 或.tar.bz2),而 pip 使用 wheel 或源码形式。
  5. 依赖解决: Conda 在安装包时会考虑到系统级别的依赖和包之间的依赖关系,而 pip 主要解决 Python 级别的依赖。

在实际使用中,由于Minionda可以很好地处理复杂的依赖关系和环境管理,它通常是首选工具。但是,如果只需要安装纯 Python 包,使用pip可能会更加简单直接。

第一步: 下载地址:https://docs.anaconda.com/miniconda/

根据操作系统,选择安装包,支持包括:Windows、MacOS 和 Linux 系统

第二步: 安装和配置:安装过程和普通软件没有两样,安装完成之后,我们配置 Python 环境:

老牛同学的安装目录是:D:\Software\miniconda3

因后面需要执行conda命令,因此提前把以下目录添加到系统环境变量中(变量名:Path):

  1. 安装目录:D:\Software\miniconda3
  2. 脚本目录:D:\Software\miniconda3\Scripts
  3. 依赖库目录:D:\Software\miniconda3\Library\bin

第三步: 设置 Conda 虚拟环境目录(可选):默认情况下,虚拟环境内容在C:\盘,老牛同学 C 盘比较较小,就把它设置到D:\

打开 Termianl 终端,查看Conda基本信息:conda info

> conda info

     active environment : None
       user config file : C:\Users\obull\.condarc
 populated config files :
          conda version : 24.4.0
    conda-build version : not installed
         python version : 3.12.3.final.0
                 solver : libmamba (default)
       virtual packages : __archspec=1=x86_64_v3
                          __conda=24.4.0=0
                          __win=0=0
       base environment : D:\Software\miniconda3  (writable)
      conda av data dir : D:\Software\miniconda3\etc\conda
  conda av metadata url : None
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : D:\Software\miniconda3\pkgs
                          C:\Users\obull\.conda\pkgs
                          C:\Users\obull\AppData\Local\conda\conda\pkgs
       envs directories : D:\Software\miniconda3\envs
                          C:\Users\obull\.conda\envs
                          C:\Users\obull\AppData\Local\conda\conda\envs
               platform : win-64
             user-agent : conda/24.4.0 requests/2.31.0 CPython/3.12.3 Windows/11 Windows/10.0.22621 solver/libmamba conda-libmamba-solver/24.1.0 libmambapy/1.5.8 aau/0.4.4 c/. s/. e/.
          administrator : False
             netrc file : None
           offline mode : False

可以看到几个重要信息:

  1. Conda配置文件:C:\Users\obull\.condarc
  2. Conda包下载渠道:channel URLs列表几个地址
  3. Conda包缓存目录:D:\Software\miniconda3\pkgs
  4. Conda虚拟环境目录:D:\Software\miniconda3\envs

以上配置都是默认配置,其中包环境和虚拟环境目录比较占磁盘空间,可以设置为其他目录,同时下载渠道可以使用国内镜像以提升包的下载速度:

  1. 打开配置文件:C:\Users\obull\.condarc
  2. .condarc配置文件不存在,可以执行命令自动生成一个默认文件:conda config --set show_channel_urls yes
  3. 打开.condarc配置,设置虚拟环境目录和:
envs_dirs:
- D:/Software/miniconda3/pkgs
pkgs_dirs:
- D:/Software/miniconda3/envs
show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

保存配置文件之后,我们可以看到Conda信息的变化:conda info

Conda命令还有一些其他用法,比较常用的命令如下列表:

  1. 查看Conda版本:conda --version
  2. 更新Conda版本:conda update conda
  3. 安装 Python 包(如安装numpy包):conda install numpy 通过首选渠道下载包文件
  4. 指定渠道安装 Python 包:conda install conda-forge::numpy 通过conda-forge渠道下载包文件
  5. 安装 Python 包到指定的虚拟环境:conda install --name PY2.7 matplotlib 安装matplotlib包到指定的PY2.7虚拟环境

Python 虚拟环境配置

特别注意: 有了Miniconda包管理工具,我们无需单独下载和安装 Python,可直接通过 Conda 安装对应的版本即可。

老牛同学创建一个名称为PY3.12的虚拟环境,使用 Python 版本为3.12.3conda create --name PY3.12 python=3.12.3

新建虚拟环境需要初始化基础包(包括 Python SDK 等),基础包下载完成之后,可以通过命令查看虚拟环境列表:conda info --envs

> conda info --envs
base                     D:\Software\miniconda3
PY3.12                   D:\Software\miniconda3\pkgs\PY3.12

其中,baseConda默认的虚拟环境,我们刚创建的PY3.12虚拟环境已经存在了!

Python 虚拟环境使用

默认虚拟环境是base,我们可以激活和取消虚拟环境。若是首次使用,则需要执行conda init命令进行初始化:

  1. 激活虚拟环境:conda activate PY3.12
  2. 取消虚拟环境:conda deactivate(无需指定环境名)
C:\Users\obull>
C:\Users\obull>conda activate PY3.12

(D:\Software\miniconda3\pkgs\PY3.12) C:\Users\obull>
(D:\Software\miniconda3\pkgs\PY3.12) C:\Users\obull>conda deactivate

C:\Users\obull>

Jupyter Lab 安装和配置(可选)

在 Python 研发 IDE 选择上,老牛同学推荐推荐使用Jupyter Lab,当然如果有PyCharm等 Python 开发工具,也是一个不错的选择:

  1. Jupyter Lab 主要是为了数据科学、科学计算和教育而设计的。它支持交互式计算和数据可视化,非常适合探索性数据分析、机器学习、数值模拟等。
  2. Jupyter Lab 提供了一个基于 Web 的用户界面,支持在浏览器中直接编写代码、运行分析,并查看结果。
  3. Jupyter Lab 强调的是交互式编程和数据可视化。它允许用户逐段运行代码并即时查看输出,支持 Markdown 和富媒体,非常适合制作和展示研究结果。
  4. Jupyter Lab 作为一个轻量级的 Web 应用,其启动速度快,但在处理大型数据集时,性能可能会受到浏览器和硬件资源的限制。
  5. Jupyter Lab 特别适合做数据分析、数据科学教育、探索性研究和创建可分享的交互式报告。

Jupyter Lab IDE 可以通过Conda安装,其安装命令如下:

# 激活Python虚拟环境
conda activate PY3.12

#
 安装Jupyter Lab(指定下载源)
conda install -c conda-forge jupyterlab
conda install -c conda-forge ipywidgets

Jupyter Lab IDE 成功安装之后,可以通过以下命令打开:

# 激活Python虚拟环境
conda activate PY3.12

#
 切换到Jupyter目录(我们以后代码存放的目录)
cd ~/JupyterLab

#
 启动Jupyter WebIDE
jupyter-lab .

浏览器自动打开了 Web IDE,或者自己打开:http://localhost:8888/lab

Ollama 安装和使用

使用Ollama可以非常方便的管理本地大模型,目前主流大模型都支持Ollama,包括PhiQwenLlama等,因此使用Ollama可以提升我们管理和使用大模型效率:

  1. 下载并安装Ollama:Ollama 官网(支持:Windows、Mac 和 Linux 系统)
  2. 设置模型数据文件路径(可选):默认情况下,模型文件存放在C:盘用户目录。我们可以通过系统环境变量设置成其他目录。系统环境变量名为:OLLAMA_MODELS系统环境变量的值为新的目录(如老牛同学设置为:D:\ModelSpace\Ollama
  3. 下载并启动大模型,老牛同学以阿里的Qwen2-7B为例:ollama run qwen:7B

模型文件下载完成之后,自动就有了对话客户端:

D:\>conda activate PY3.12

(D:\Software\miniconda3\pkgs\PY3.12) D:\>ollama list
NAME    ID              SIZE    MODIFIED
qwen:7b 2091ee8c8d8f    4.5 GB  3 hours ago

(D:\Software\miniconda3\pkgs\PY3.12) D:\>ollama run qwen:7b

Ollama Web 界面对话客户端

Ollama自带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:

  1. 下载并安装 Node.js 工具:https://nodejs.org/zh-cn
  2. 下载ollama-webui工程代码:git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite ollama-webui
  3. 切换ollama-webui代码的目录:cd ollama-webui
  4. 设置 Node.js 工具包镜像源(下载提速):npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/
  5. 安装 Node.js 依赖的工具包:npm install
  6. 最后,启动 Web 可视化界面:npm run dev

如果看到以上输出,代表 Web 可视化界面已经成功了!

浏览器打开 Web 可视化界面:http://localhost:3000/

Ollama其他的命令工具:

# 查看当前Ollama的模型
ollama list

#
 增量更新当前部署的模型
ollama pull qwen:7b

#
 删除一个模型文件
ollama rm qwen:7b

#
 复制一个模型
ollama cp qwen:7b Qwen-7B

OllamaAPI 结果返回

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "qwen:7b",
  "prompt":"为什么天空是蓝色的?"
}'

Ollama API聊天对话

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen:7b",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的?" }
  ]
}'



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