辽宁省住房和城乡建设厅网站,wordpress category 参数,百度站长收录入口,太原网站制作哪儿好薇Ollama 是一个非常受欢迎的项目#xff0c;它极大地简化了在本地运行大型语言模型#xff08;LLM#xff09;的流程。它的源码设计巧妙#xff0c;将复杂的底层实现封装在了一个简单易用的工具中。
下面我将从几个层面为你深入讲解 Ollama 的源码。
1. 核心理念与架构
理…Ollama 是一个非常受欢迎的项目它极大地简化了在本地运行大型语言模型LLM的流程。它的源码设计巧妙将复杂的底层实现封装在了一个简单易用的工具中。
下面我将从几个层面为你深入讲解 Ollama 的源码。
1. 核心理念与架构
理解 Ollama 的最好方式是将它类比为 Docker Docker管理和运行容器镜像。 Dockerfile - 定义如何构建镜像。 docker pull ubuntu - 从 Hub 拉取镜像。 docker run ubuntu - 运行一个容器实例。 dockerd (daemon) - 后台服务管理镜像和容器。 Ollama管理和运行大语言模型。 Modelfile - 定义如何构建一个模型例如设置系统提示、温度等参数。 ollama pull llama3 - 从 Hub 拉取模型。 ollama run llama3 - 运行一个模型实例并进行交互。 Ollama Server (daemon) - 后台服务管理模型下载、加载和推理。
核心架构分为三层 命令行/客户端 (CLI / Client)用户与之交互的界面 (ollama 命令)。它是一个 Go 程序负责解析用户命令并向后台的 Ollama Server 发送 REST API 请求。 服务端 (Server / Daemon)项目的核心也是一个 Go 程序。它作为后台守护进程运行负责 监听 API 请求例如生成文本、拉取模型。 管理模型的下载、存储和版本。 加载模型到内存中。 调用底层的 C 推理引擎来执行计算。 推理引擎 (Inference Engine)真正执行 LLM 计算的部分。Ollama 内嵌了一个高度优化的 llama.cpp 版本。这部分代码是 C 写的通过 CGo 与上层的 Go 服务端进行交互。它负责模型的实际运算并利用 CPU 或 GPU (CUDA/Metal) 进行加速。
2. 技术栈 主要语言: Go。用于构建 CLI、Server 和 API。Go 的并发能力和静态编译特性非常适合构建这种服务端应用。 核心计算: C。直接使用了 llama.cpp 的源码并做了一些修改以适应 Ollama 的需求。这是性能的关键。 GPU 加速: CUDA (NVIDIA), Metal (Apple), ROCm (AMD)。这些是 llama.cpp 自带的Ollama 负责在编译和运行时正确地检测和链接它们。 API 框架: Gin。一个轻量级的 Go Web 框架用于构建 REST API。 CLI 框架: Cobra。一个强大的 Go 库用于创建现代化的 CLI 应用。
3. 源码目录结构讲解
现在我们来深入看 github.com/ollama/ollama 的目录结构这是理解代码的关键。
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├── api/ # 定义了所有 REST API 的数据结构 (Go structs)
├── app/ # 桌面应用相关如系统托盘图标
├── cmd/ # ollama 命令的入口和实现
├── llm/ # 【核心】C 推理引擎 (llama.cpp) 和 Go 的绑定
├── server/ # 【核心】Ollama 后台服务端的实现
├── gpu/ # GPU 相关信息的检测和处理
├── parser/ # Modelfile 的解析器
├── format/ # GGUF 等模型格式的处理
├── scripts/ # 构建、安装、打包脚本
├── docs/ # 项目文档
└── examples/ # API 使用示例
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Use code with caution.
llm/ - 推理引擎核心
这是最底层、最关键的部分。 llm/ 目录下的大量 *.cpp, *.h, *.cu, *.m 文件: 这些是直接从 llama.cpp 项目中引入的源码。ggml.c 是核心张量库ggml-alloc.c 负责内存管理ggml-cuda.cu 和 ggml-metal.m 分别是 NVIDIA 和 Apple GPU 的后端实现。 llama_binding.cpp 和 llama_binding.h: 这是 Go 和 C 之间的桥梁 (CGo)。server/ 中的 Go 代码通过 CGo 调用这里定义的 C 函数如 llama_predict、llama_load_model 等。反过来C 代码也可以通过回调函数将生成的 token 等数据传回给 Go。 CMakeLists.txt: 这是 C 部分的构建脚本。在编译 Ollama 时会先用 CMake 构建 llm 目录生成一个静态库或动态库然后 Go 程序在编译时链接这个库。
server/ - 后台服务
这是项目的“大脑”负责所有的逻辑调度。 server.go: 服务的入口。它初始化 Gin 路由器、加载模型、启动 HTTP 服务器。 routes.go: 定义所有的 API 路由。例如/api/generate 路由到 GenerateHandler 函数/api/pull 路由到 PullModelHandler 函数。 model.go: 定义了 Model 结构体封装了模型的元数据名字、路径、参数等。 generate.go: 实现了 /api/generate 的处理逻辑。它接收请求找到或加载指定的模型然后调用 llm/ 里的 CGo 函数来执行推理并通过 HTTP Chunked Encoding 将生成的 token 流式返回给客户端。 pull.go, create.go: 分别实现了拉取模型 (ollama pull) 和根据 Modelfile 创建模型 (ollama create) 的逻辑。它们会与 Ollama Hub (registry.ollama.ai) 进行交互下载模型的 manifest 和 blobs (层)。
cmd/ - 命令行工具
这是用户直接接触的部分。 cmd/main.go: 程序的入口点。它使用 Cobra 库设置根命令 ollama。 cmd/run.go, cmd/pull.go, cmd/serve.go: 分别实现了 ollama run, ollama pull, ollama serve 等子命令。这些命令的实现逻辑非常简单解析命令行参数然后构造一个对本地 Ollama Server 的 API 请求。例如ollama run llama3 会向 http://127.0.0.1:11434/api/generate 发送一个 POST 请求。
gpu/ - GPU 检测 gpu.go: 定义了 GPU 信息的接口。 gpu_info_cuda.go, gpu_info_rocm.go: 使用 CGo 调用 NVIDIA 的 NVML 库或 AMD 的 RVSMI 库来获取 GPU 的信息如显存、驱动版本等。这部分代码用于在启动时检测硬件并决定推理时使用哪个后端。
4. 一个典型流程ollama run llama3 你好
让我们把所有部分串起来看看这个命令是如何执行的 用户输入: 在终端执行 ollama run llama3 你好。 CLI 解析 (cmd/): ollama 程序启动Cobra 库识别出是 run 命令。cmd/run.go 中的代码被执行。 API 请求: CLI 客户端向本地运行的 Ollama Server (http://127.0.0.1:11434) 发送一个 /api/generate 的 POST 请求。请求体 (body) 中包含 { model: llama3, prompt: 你好 }。 Server 接收 (server/): server/routes.go 中的路由将请求交给 GenerateHandler (server/generate.go)。 模型加载: GenerateHandler 检查 llama3 模型是否已经加载到内存中。 如果没有它会检查模型文件是否存在于磁盘上通常在 ~/.ollama/models。 如果磁盘上也没有它会触发一次 pull 操作从 Ollama Hub 下载模型。 找到模型文件后它会调用一个函数最终会通过 CGo 调用到 llm/ 目录中来将模型文件加载到 RAM 或 VRAM 中。 调用 C 推理 (llm/): Go 代码通过 CGo 调用 llm/llama_binding.cpp 中封装的 llama_predict 之类的函数并将 prompt 你好 传递过去。 C 代码接收到 prompt利用 llama.cpp 的核心逻辑进行计算。它会根据检测到的硬件自动选择使用 CPU 或 GPU。 流式返回: llama.cpp 每生成一个 token例如“你”、“好”、“”、“世”、“界”就会通过一个注册的回调函数将这个 token 从 C 层传回给 Go 层。 Go Server (server/generate.go) 收到这个 token 后立即通过 HTTP 流Chunked Transfer Encoding将其发送给 CLI 客户端。 CLI 显示: CLI 客户端 (cmd/run.go) 接收到 HTTP 响应流每收到一个 token 就立即打印到用户的终端上实现了打字机效果。 结束: 当模型生成结束符 (EOS token) 或达到最大长度时C 代码通知 Go 层Go Server 关闭 HTTP 连接流程结束。
总结
Ollama 的源码是一个分层清晰、职责明确的优秀范例。 它用 Go 语言处理所有高层逻辑API 服务、模型管理、用户交互充分利用了 Go 在网络编程和并发方面的优势。 它将性能敏感的计算密集型任务完全委托给 C (llama.cpp)并巧妙地通过 CGo 作为胶水层这是整个项目高性能的关键。 类 Docker 的设计思想 (Modelfile, pull, run) 极大地降低了用户的使用门槛是其大获成功的核心原因之一。
如果你想深入研究建议从 cmd/run.go 和 server/generate.go 开始顺着函数调用链一路往下直到 llm/llama_binding.cpp这样你就能清晰地理解整个请求的生命周期。
