大模型工作站集成
在前面的章节中，我们已经掌握了各种AI模型的部署和使用方法。本章将帮助你将这些独立的组件整合成一个统一的工作站平台，实现集中化管理和便捷访问。
1. Ollama平台搭建
Ollama是一个强大的本地模型管理平台，可以帮助我们统一管理和运行各种开源模型。
1.1 基础环境配置
首先，让我们安装并配置Ollama：
# 安装Ollama
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
# 检查安装状态
systemctl status ollama
# 配置自启动
sudo systemctl enable ollama
# 配置环境变量
echo 'export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc1.2 模型管理方案
Ollama支持多种模型的管理方式：
# 拉取常用模型
ollama pull llama2
ollama pull mistral
ollama pull codellama
# 创建自定义模型配置
cat << EOF > mistral-custom.Modelfile
FROM mistral
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER stop "###"
SYSTEM "You are a helpful AI assistant."
EOF
# 构建自定义模型
ollama create mistral-custom -f mistral-custom.Modelfile
# 模型管理命令
ollama list # 列出所有模型
ollama rm mistral-old # 删除旧模型1.3 API服务部署
配置Ollama API服务：
# 创建systemd服务配置
sudo cat << EOF > /etc/systemd/system/ollama.service
[Unit]
Description=Ollama AI Service
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ubuntu
Restart=always
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_MODELS=/var/lib/ollama/models"
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama1.4 性能优化配置
# GPU内存配置
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export OLLAMA_GPU_LAYERS=35
# 缓存配置
export OLLAMA_CACHE=/path/to/cache2. WebUI界面开发
2.1 Open WebUI配置
Open WebUI是一个优秀的开源界面，可以为我们的工作站提供web访问能力：
# 安装Open WebUI
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
# 启动服务
docker run -d \
--name open-webui \
-p 3000:8080 \
-v open-webui:/app/backend/data \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main2.2 界面功能定制
创建自定义的前端界面组件：
import React, { useState } from'react';
import { Card, Input, Select, Button } from'@/components/ui/base';
const ModelSelector = ({ models, onModelChange }) => {
return (
<Select
options={models}
onChange={onModelChange}
placeholder="选择模型"
/>
);
};
const PromptInput = ({ onSubmit }) => {
const [prompt, setPrompt] = useState('');
return (
<div className="flex gap-2">
<Input
value={prompt}
onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)}
placeholder="输入提示词..."
/>
<Button onClick={() => onSubmit(prompt)}>
生成
</Button>
</div>
);
};2.3 用户体验优化
实现流式输出和历史记录功能：
from fastapi import WebSocket
import asyncio
@app.websocket("/ws/generate")
async def websocket_generate(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
while True:
try:
data = await websocket.receive_json()
async for chunk in stream_generate(data['prompt'], data['model']):
await websocket.send_text(chunk)
except Exception as e:
await websocket.send_json({"error": str(e)})
break3. 远程访问方案
3.1 内网穿透配置
使用frp实现安全的内网穿透：
# 安装frp
wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.51.0/frp_0.51.0_linux_amd64.tar.gz
tar -zxvf frp_0.51.0_linux_amd64.tar.gz
# 配置frpc.ini
[common]
server_addr = your-frp-server
server_port = 7000
token = your-token
[web]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 3000
remote_port = 8000
# 启动服务
./frpc -c frpc.ini3.2 安全防护措施
实现基本的安全防护：
from fastapi import Depends, HTTPException
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
import jwt
# JWT配置
SECRET_KEY = "your-secret-key"
ALGORITHM = "HS256"
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")
def verify_token(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
try:
payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
return payload
except:
raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")
# 接口认证
@app.post("/generate")
async def generate(query: Query, user=Depends(verify_token)):
# 验证用户权限
if user["role"] notin ["admin", "user"]:
raise HTTPException(status_code=403, detail="Permission denied")
return await generate_response(query)3.3 多用户管理
实现用户管理功能：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
username = Column(String, unique=True)
password = Column(String)
role = Column(String)
api_quota = Column(Integer, default=1000)
# 用户配额管理
def check_user_quota(user_id: int):
with SessionLocal() as db:
user = db.query(User).filter(User.id == user_id).first()
if user.api_quota <= 0:
raise HTTPException(status_code=403, detail="API quota exceeded")
user.api_quota -= 1
db.commit()这个章节提供了一个完整的工作站集成方案，包括：
• Ollama平台的安装和配置 • 完整的WebUI界面开发 • 安全的远程访问方案 • 用户管理和权限控制
通过这些配置，你可以搭建一个功能完整、易于使用的AI工作站。下一步，你可以根据实际需求进行进一步的定制和优化。
需要注意的是，在实际部署中要注意：
1. 定期更新各组件版本 2. 做好数据备份 3. 监控系统资源使用 4. 制定应急预案
这样可以确保工作站的稳定运行和安全性。
GPT Demo[1]
引用链接
[1] GPT Demo: http://ihuxy.com:8188/
