跟着AI 学AI开发二，本地部署自己的Chat GPT
这里要安装的是Open Web UI ，用一张架构图说明AI 前端与后端的关系。
之前的Python 的方法已经做过多次介绍，这里不做赘述。
顺序：1，Ollama。 2，Docker。 3，Open WebUI。
- Ollama 安装下载地址：Ollama，
直接安装即可，安全成功之后别忘了安装大语言模型。
2. 安装Docker
安装地址： https://www.docker.com/，
在打开的页面里直接单击： Download Docker Desktop 即可安装。
附注：由于有人问Docker，这里做点延申，
Docker 是一个开源的平台，用于开发、交付和运行应用程序。它通过使用**容器（Container）**技术，使应用程序可以在任何环境中一致地运行，无论是在开发者的笔记本电脑上，还是在生产服务器上。容器是一种轻量级、可移植的虚拟化形式，能够将应用程序和它的所有依赖项打包在一起，从而确保运行环境的独立性和一致性。
Docker 的核心概念
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镜像（Image）：
- Docker 镜像是一个轻量级、独立的、可执行的软件包，其中包含运行应用程序所需的所有内容（代码、运行时、库、环境变量等）。
- 类似于一个模板，用于创建 Docker 容器。
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容器（Container）：
- 容器是镜像的一个运行实例，是一个隔离的环境，确保应用程序的运行不会受到外界的干扰。
- 容器可以轻松启动、停止、删除，并且运行非常高效。
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Docker 引擎（Docker Engine）：
- Docker 的核心组件，用于构建、运行和管理容器。
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Docker Hub：
- 一个官方的在线仓库，存储和共享 Docker 镜像。
- 开发者可以从 Docker Hub 下载现成的镜像，也可以上传自己的镜像。
Docker 的主要优势
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跨平台一致性：
- "一次构建，到处运行"。Docker 容器在任何支持 Docker 的系统上都能以相同的方式运行。
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轻量级：
- Docker 容器使用共享的主机操作系统，比传统虚拟机更加高效，占用资源更少。
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快速部署：
- 使用镜像启动容器的速度非常快，几乎是即时的。
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隔离性：
- 每个容器是独立的，拥有自己的文件系统、网络和运行时环境，互相隔离，避免冲突。
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高效的资源利用：
- 多个容器可以共享主机操作系统资源，减少硬件开销。
Docker 的工作流程
- 开发阶段：开发者通过编写
Dockerfile来定义应用程序的构建过程。 - 构建镜像：使用 Docker 命令构建镜像，例如：
docker build -t myapp .。 - 运行容器：从镜像启动容器，例如：
docker run -d myapp。 - 分发镜像：将镜像上传到 Docker Hub 或其他镜像仓库，供团队或生产环境使用。
Docker 的典型应用场景
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开发环境标准化：
- 为团队创建一致的开发和测试环境。
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微服务架构：
- 每个微服务运行在自己的容器中，简化部署和扩展。
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持续集成与持续交付（CI/CD）：
- 通过容器化，确保代码从开发到生产环境的流畅过渡。
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快速实验：
- 试验新技术或框架，而不会影响主机系统。
- 安装步骤与方法：
Dockers，安装后的效果是：在命令行执行 Docker，
它的 url 是 localhost：3000，
开始使用：当发生选择模型，未找到结果时，要加载它的大语言模型，例如在命令行录入 ollama run lama3。。。。就会有模型共提供选择。
- 确认 ollama 安装成功
- 安装Open web UI
打开： https://github.com/open-webui/open-webui 后下面有安装说明，这里要仔细看。
运行代码和结果：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
- To run Open WebUI with Nvidia GPU support,
docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
以上三个步骤完成之后：测试效果如下：
