LLM探索：离线部署Ollama和one-api服务

前言

之前已经在Linux服务器上使用Ollama部署了DeepSeek

这次在没有外网（应该说是被限制比较多）的服务器上部署，遇到一些坑，记录一下

ollama

ollama 自然无法使用在线安装脚本了

根据 ollama 的文档

先在本地电脑根据服务器的系统和CPU架构下载安装包

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz

然后使用 scp 等工具上传到服务器

scp ollama-linux-amd64.tgz 服务器地址:/temp

连接到服务器上后解压安装，跟着 ollama 文档来就行（见第一个参考资料）

sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

这时候已经能执行 ollama 程序了

ollama serve

然后再添加到服务，这也是 ollama 官方推荐的做法，方便管理

sudo useradd -r -s /bin/false -U -m -d /usr/share/ollama ollama

sudo usermod -a -G ollama $(whoami)

在 /etc/systemd/system 下新建 ollama.service 文件

[Unit]

Description=Ollama Service

After=network-online.target

[Service]

ExecStart=/usr/bin/ollama serve

User=ollama

Group=ollama

Restart=always

RestartSec=3

Environment="PATH=$PATH"

[Install]

WantedBy=default.target

然后启用服务

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl enable ollama

到这里 ollama 的安装就搞定了

模型部署

离线服务器是无法使用 ollama pull 拉取模型的

需要先在本地下载，可以在本地的电脑上执行 ollama pull 的操作

然后把模型文件找到并上传到服务器

大概思路就是这样，具体的接下来介绍

找到本地模型文件

如果没有特别配置，ollama 默认的模型文件都在 ~/.ollama/models/blobs 里

先执行命令看看指定模型的路径，比如说要找 deepseek-r1:32b 模型

ollama show deepseek-r1:32b --modelfile

执行命令后的输出（节选）

FROM C:\Users\deali\.ollama\models\blobs\sha256-96c415656d377afbff962f6cdb2394ab092ccbcbaab4b82525bc4ca800fe8a49

TEMPLATE """{{- if .System }}{{ .System }}{{ end }}

{{- range $i, $_ := .Messages }}

{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1}}

{{- if eq .Role "user" }}<｜User｜>{{ .Content }}

{{- else if eq .Role "assistant" }}<｜Assistant｜>{{ .Content }}{{- if not $last }}<｜end▁of▁sentence｜>{{- end }}

{{- end }}

{{- if and $last (ne .Role "assistant") }}<｜Assistant｜>{{- end }}

{{- end }}"""

PARAMETER stop <｜begin▁of▁sentence｜>

PARAMETER stop <｜end▁of▁sentence｜>

PARAMETER stop <｜User｜>

PARAMETER stop <｜Assistant｜>

可以看到这一行

FROM C:\Users\deali\.ollama\models\blobs\sha256-96c415656d377afbff962f6cdb2394ab092ccbcbaab4b82525bc4ca800fe8a49

就是 ollama 下载到本地的模型的路径

把这个文件上传到服务器

导出Modelfile

这个文件格式类似 Dockerfile

使用以下命令导出

ollama show deepseek-r1:32b --modelfile > Modelfile

然后这个文件也要上传到服务器上

服务器上导入模型

模型文件和 Modelfile 上传之后，放在同一个目录下

先重命名一下，方便后续导入

mv sha256-96c415656d377afbff962f6cdb2394ab092ccbcbaab4b82525bc4ca800fe8a49 deepseek-r1_32b.gguf

接着编辑一下 Modelfile 文件，把 FROM 这一行改成，也就是刚才修改之后的模型文件名称

FROM ./deepseek-r1_32b.gguf

然后执行以下命令导入

ollama create deepseek-r1:32b -f Modelfile

如无意外就导入成功了，可以执行 ollama list 来查看是否已导入。

one-api

One API 是一款开源的 LLM（大语言模型）API 管理与分发系统，旨在通过标准的 OpenAI API 格式，统一访问多种大模型，开箱即用。它支持多种主流大模型，包括 OpenAI ChatGPT 系列、Anthropic Claude 系列、Google PaLM2/Gemini 系列、Mistral 系列、字节跳动豆包大模型、百度文心一言系列模型、阿里通义千问系列模型、讯飞星火认知大模型、智谱 ChatGLM 系列模型、腾讯混元大模型等。

docker部署

one-api是用go的gin框架开发的，部署很容易，我一般用docker部署，这块不再赘述

services:

  db:

    image: mysql:8.1.0

    container_name: mysql

    restart: always

    environment:

      MYSQL_ROOT_PASSWORD: mysql-password

    volumes:

      - ./data:/var/lib/mysql

  one-api:

    image: justsong/one-api

    container_name: one-api

    restart: always

    ports:

      - "3000:3000"

    depends:

      - db

    environment:

      - SQL_DSN=root:mysql-password@tcp(db:3306)/one_api

      - TZ=Asia/Shanghai

      - TIKTOKEN_CACHE_DIR=/TIKTOKEN_CACHE_DIR

    volumes:

      - ./data:/data

      - ./TIKTOKEN_CACHE_DIR:/TIKTOKEN_CACHE_DIR

networks:

  default:

    name: one-api

解决 tiktoken 问题

遇到的问题是它依赖了 tiktoken 这个库，tiktoken 需要联网下载 token encoder

解决方法是看错误日志，比如

one-api  | [FATAL] 2025/02/17 - 10:47:21 | relay/adaptor/openai/token.go:26 [InitTokenEncoders] failed to get gpt-3.5-turbo token encoder: Get "https://openaipublic.blob.core.windows.net/encodings/cl100k_base.tiktoken": dial tcp 57.150.97.129:443: i/o timeout, if you are using in offline environment, please set TIKTOKEN_CACHE_DIR to use exsited files

这里需要从 https://openaipublic.blob.core.windows.net/encodings/cl100k_base.tiktoken 下载

我们先在本地下载这个文件，然后上传到服务器

但这时还不行

tiktoken 只认 URL 的 SHA-1

生成 SHA-1

TIKTOKEN_URL=https://openaipublic.blob.core.windows.net/encodings/cl100k_base.tiktoken

echo -n $TIKTOKEN_URL | sha1sum | head -c 40

也可以合成一行命令

echo -n "https://openaipublic.blob.core.windows.net/encodings/cl100k_base.tiktoken" | sha1sum | head -c 40

在这行命令中，echo -n 用于输出指定的 URL 字符串（其 -n 参数的作用是禁止在输出的末尾添加换行符），sha1sum 计算其 SHA-1 哈希值，head -c 40 截取前 40 个字符，即哈希值的前 40 位。

执行结果是

9b5ad71b2ce5302211f9c61530b329a4922fc6a4

然后把 cl100k_base.tiktoken 文件重命名为输出的 9b5ad71b2ce5302211f9c61530b329a4922fc6a4

在前面的 docker-compose.yaml 里，我们已经指定了 TIKTOKEN_CACHE_DIR 环境变量

然后把这个 9b5ad71b2ce5302211f9c61530b329a4922fc6a4 文件放在 TIKTOKEN_CACHE_DIR 目录里即可。

后续还有遇到类似报错，重复以上操作，直到没有报错为止。

我目前使用的版本只下载了两个 encoder

参考资料