用香橙派AIpro部署大模型、安装宝塔搭建私有随身WEB开发环境

本文主要是介绍用香橙派AIpro部署大模型、安装宝塔搭建私有随身WEB开发环境，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

什么是香橙派

Orange Pi AI Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了昇腾 AI 处理器，可提供 8TOPS INT8 的计算能力，内存提供了 8GB 和 16GB两种版本。可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于教育、机器人、无人机等场景。

如果你有一块香橙派AIpro你会拿来做什么？

今天就跟大家介绍一下我会用这个香橙派AIpro做什么。

1.香橙派AIpro部署大语言模型

2.利用香橙派AIpro安装LNMP（宝塔面板）搭建私有的Wordpress博客WEB系统

基础配置

香橙派 AIpro

CPU：昇腾AI技术路线 （听群友说是 A55）

内存：8GB/16GB LPDDR4X （我拿到的是8G的版本）

HDMI 2.0输出 2个

千兆网口： 1个

USB3.0 ，有2个

USB Type-C 3.0 ，1个

Wi-Fi5+蓝牙4.2

支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽

可外接32GB/64GB/128GB/256GB eMMC模块

Type-C供电

详细信息请查看： Orange Pi AIpro Orange Pi官网-香橙派（Orange Pi）开发板,开源硬件,开源软件,开源芯片,电脑键盘

主板和电源

正面图片

背面图

ubuntu系统固定IP

把香橙派AIpro的电源插上，连接显示器键盘鼠标和网线，开机风扇声音还挺大，不过进入系统后风扇声音变小。

$ ifconfig 查看IP
eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500inet 192.168.1.245  netmask 255.255.255.0  broadcast 192.168.1.255inet6 fe80::9f02:c0dd:c615:4468  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>ether c0:74:2b:fe:29:42  txqueuelen 1000  (Ethernet)RX packets 453623  bytes 66206481 (66.2 MB)RX errors 0  dropped 1595  overruns 0  frame 0TX packets 4999  bytes 957506 (957.5 KB)TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0
wlan0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500ether 7c:88:99:ff:79:ec  txqueuelen 1000  (Ethernet)RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

查看到有两个网卡，一个是有线，一个无线。

ubuntu系统固定IP:

我这里把香橙派的IP固定为 192.168.1.22，免得重启或者IP被局域网的占用的情况。

$ sudo -i
# cd /etc/netplan
#ls -l
total 20
-rw-r--r--   1 root root   164 Jan 30 12:19 01-netcfg.yaml
​
备份文件：
# cp 01-netcfg.yaml 01-netcfg.yaml-bak
# vim 01-netcfg.yaml
​
填入网络配置模版

ubuntu22.04 参考以下配置模板如下

network:ethernets:eth0: # 网卡名称dhcp4: no #关闭ipv4动态分配ip地址dhcp6: no #关闭ipv6动态分配ip地址addresses: - 192.168.1.22/24  # 设置的子网IP和子网掩码，192.168.1.22代表IP /24代表掩码255.255.255.0routes:- to : default via: 192.168.1.1   # 网关nameservers:addresses:  # DNS服务器- 114.114.114.114- 8.8.8.8version: 2renderer: networkd

加载配置和重启网络

修改好网卡配置文件后通过下面命令生效
# netplan apply
​
重新网络
# systemctl restart systemd-networkd

SSH远程连接

下载SSH软件例如： MobaXterm 或者 Putty

我习惯用 SecureCRT

如图填写IP,端口，用户和密码，这个IP是没改之前的请忽略。

进入远程

远程连接VNC

官方镜像默认安装了VNC，我这里用 vncviewer 软件

就可以用vnc远程控制香橙派了

挂载硬盘

我在板子后面添加了一块1T的SSD，并且挂载到/www目录下

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ sudo -i
[sudo] password for HwHiAiUser: 
输入密码，切换到root用户
​
查看硬盘：
# df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/root        29G   17G   12G  60% /
tmpfs           3.7G  4.0K  3.7G   1% /dev/shm
tmpfs           1.5G   15M  1.5G   1% /run
tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock
tmpfs           4.0M     0  4.0M   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs           128M  772K  128M   1% /var/log
/dev/mmcblk1p3   50M  2.0K   50M   1% /exchange
tmpfs           755M   76K  755M   1% /run/user/0
tmpfs           755M   80K  755M   1% /run/user/1000

查看硬盘：
fdisk -l
Disk /dev/nvme0n1: 953.87 GiB, 1024209543168 bytes, 2000409264 sectors
Disk model: Predator SSD GM7000 1TB                 
.....
Device          Start        End    Sectors  Size Type
/dev/nvme0n1p1   4096     618495     614400  300M EFI System
/dev/nvme0n1p2 618496 1999204351 1998585856  953G Microsoft basic data
.....
​
可以看到有一块1T的SSD，再挂载硬盘
​
mkdir /www
mount /dev/nvme0n1p2 /www  # 可以直接挂载
​
也可以先格式化再挂载：
mkfs.ext4 /dev/nvme0n1p2
mount /dev/nvme0n1p2 /www
​
df -h|grep www
/dev/nvme0n1p2  953G  528M  953G   1% /www
​
vim /etc/fstab
增加：
/dev/nvme0n1p2  /www ext4 defaults 0 0

至此准备工作完毕，下面就介绍用香橙派AIpro搭建本地的模型。

香橙派AIpro部署大语言模型

Ollama运行llama3、qwen等大模型，虽然有些小马拉大车，我还是想试试它的极限在哪里

安装Ollama

方法1、命令行下载安装(耗时长)

安装命令：

$ sudo apt  install curl
​
$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

缺点： 国内网络环境要等很久

方法2 、手动下载安装（推荐使用）

1.手动下载 https://ollama.com/install.sh 这个文件

# mkdir /www/ollama
cd /www/ollama
# wget https://ollama.com/install.sh

2.注释掉下载部分 curl xxxx 手动下载ollama-linux-{ARCH}

# vim install.sh
​
修改文件：
status "Downloading ollama..."
#curl --fail --show-error --location --progress-bar -o $TEMP_DIR/ollama "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}"

香橙派 AIpro的CPU是ARM架构的，所以 {ARCH} = arm64

浏览器下载： https://ollama.com/download/ollama-linux-arm64

如果CPU是intel或者AMD则：{ARCH} = amd64，https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64

当然科学上网速度更快哟。 放在 install.sh 同目录下

3.注释掉 #$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama

改为下面一行：

# vim install.sh
​
修改文件：
status "Installing ollama to $BINDIR..."
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d $BINDIR
#$SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $BINDIR/ollama
$SUDO install -o0 -g0 -m755 ./ollama-linux-arm64  $BINDIR/ollama

4.运行 install.sh ,安装

(base) root@orangepiaipro:/www/ollama# ll
total 285868
drwxr-xr-x 2 root root      4096 May 23 10:20 ./
drwxr-xr-x 4 root root      4096 May 23 10:04 ../
-rw-r--r-- 1 root root     10158 May 23 10:20 install.sh
-rw-r--r-- 1 root root 292706744 May 23 10:17 ollama-linux-arm64
​
# sh  ./install.sh

重启电脑

更改模型存放的路径

由于系统盘空间有限，如果不修改模型存放位置默认会在 /usr/share/ollama/.ollama/models 或者 /root/.ollama/models/ 目录。

# mkdir /www/ollama/ollama_models
​
# cd /etc/systemd/system/
# vim /etc/systemd/system/ollama.service
在 environment里面分号隔开添加OLLAMA_MODELS环境变量
​
OLLAMA_MODELS=/www/ollama/ollama_models;
如下图

加载配置并且重启ollama生效

source ollama.service
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

启动ollama服务

# ollama --help
Large language model runner
​
Usage:ollama [flags]ollama [command]
​
Available Commands:serve       Start ollamacreate      Create a model from a Modelfileshow        Show information for a modelrun         Run a modelpull        Pull a model from a registrypush        Push a model to a registrylist        List modelsps          List running modelscp          Copy a modelrm          Remove a modelhelp        Help about any command
​
Flags:-h, --help      help for ollama-v, --version   Show version information
​
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

提示

star@star-ai:~$ ollama serve
Couldn't find '/home/star/.ollama/id_ed25519'. Generating new private key.
Your new public key is: 
​
ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIPmYsSi6aIsyhC4EHEsCdBtSOqnfKmNVSf0Ofz9sVzyB
​
Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use
​

说明已经运行

重新加载配置，重启ollama

systemctl daemon-reload
​
systemctl restart ollama
​
ollama serve
​
关闭服务
systemctl stop ollama
启动服务
systemctl start ollama

运行qwen大模型

ollama run  qwen

使用ollama 运行 qwen CPU占用率为 300%，内存 40%，回答一个问题基本上要等很久。

ollama官方的模型仓库参见这里：library

阿里巴巴的大模型：
ollama run  qwen
ollama run qwen:14b
ollama run qwen:32b
ollama run qwen:72b
ollama run qwen:110b   # 110b 表示该模型包含了 1100 亿（110 billion）个参数
​
​
脸书大模型：
ollama run llama2
ollama run llama3
ollama run llama3:8b
​
谷歌的大模型：
ollama run gemma
​
微软的大模型
ollama run phi3
​

删除模型

显示所有模型
# ollama list
​
删除模型
# ollama rm llama3:latest

结论：可以安装ollama和使用大模型，但是无法流畅的运行。

安装Tiny_Llama ManualReset模型

Tiny_Llama ManualReset 的 gitee地址： 万祖涛/Tiny-Llama ManualReset

1.克隆仓库

1.使用root用户登录环境，clone当前仓到空闲目录

$ sudo -i
# git clone https://gitee.com/wan-zutao/tiny-llama-manual-reset.git tiny_llama
# cd tiny_llama/inference

2.运行download.sh

下载model,tokenizer文件。

# bash download.sh

3.启动程序

python3 main.py

用浏览器访问： IP+端口 http://127.0.0.1:5000

提一个问题：

log会有响应的日志：

再用top看看负载，CPU占用10%内存，占用9.5%，基本还能运行。

安装宝塔面板

宝塔面板（BT Panel）是一款服务器管理软件，支持Linux系统，可以通过Web端轻松管理服务器，提升运维效率。它集成了建站、运维、安全等功能，可以帮助用户轻松管理服务器，降低运维难度。

搭建宝塔面板

进入宝塔官网 宝塔面板下载，免费全能的服务器运维软件

选择适合的系统脚本

运行安装脚本

# wget -O install.sh https://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh && sudo bash install.sh ed8484bec
经过安装
Command may disrupt existing ssh connections. Proceed with operation (y|n)? Firewall is active and enabled on system startup
Default incoming policy changed to 'deny'
(be sure to update your rules accordingly)
Firewall reloaded
==================================================================
Congratulations! Installed successfully!
========================面板账户登录信息==========================
​外网面板地址: https://14.155.32.234:33161/f91c950f内网面板地址: https://192.168.1.22:33161/f91c950fusername: XXXpassword: XXX

用浏览器打开

同意协议之后，安装宝塔套件

安装完成

宝塔的命令行

(base) root@orangepiaipro:~# bt
==================================宝塔面板命令行====================================
(1) 重启面板服务                  (8) 改面板端口                                   |
(2) 停止面板服务                  (9) 清除面板缓存                                 |
(3) 启动面板服务                  (10) 清除登录限制                                |
(4) 重载面板服务                  (11) 设置是否开启IP + User-Agent验证             |
(5) 修改面板密码                  (12) 取消域名绑定限制                            |
(6) 修改面板用户名                (13) 取消IP访问限制                              |
(7) 强制修改MySQL密码             (14) 查看面板默认信息                            |
(22) 显示面板错误日志             (15) 清理系统垃圾                                |
(23) 关闭BasicAuth认证            (16) 修复面板(检查错误并更新面板文件到最新版)    |
(24) 关闭动态口令认证             (17) 设置日志切割是否压缩                        |
(25) 设置是否保存文件历史副本     (18) 设置是否自动备份面板                        |
(26) 关闭面板ssl                  (19) 关闭面板登录地区限制                        |
(28) 修改面板安全入口             (29) 取消访问设备验证                            |
(0) 取消                                                                           |
====================================================================================
请输入命令编号：

安装wordpress站点

进入宝塔，点击软件商店--->一键部署

我这里选择wordpress

使用 www.wp.com 搭建，这个域名在测试环境可以绑定hosts

点击“提交”会报错，

解决报错undefined symbol: lua_getexdata

应该是nginx编译 Lua 版本不arm的

/www/server/nginx/sbin/nginx: symbol lookup error: /www/server/nginx/sbin/nginx: undefined symbol: lua_getexdata

切换nginx版本

点击网站--->nginx --->切换版本

把安装的1.24的nginx改成 1.23

nginx -t
nginx: [emerg] unknown directive "lua_package_path" in /www/server/nginx/conf/nginx.conf:28
nginx: configuration file /www/server/nginx/conf/nginx.conf test failed
​

修改配置

再次安装wordpress站点

绑定hosts访问

192.168.1.22 www.testwp.com

使用浏览器访问安装wordpress系统

输入数据库和数据库用户名密码等

填写站点信息：

安装完成，这样就可以用宝塔工具搭建各种的WEB站点了。

当然还可以用宝塔的图形界面使用Docker搭建各种的服务，对于哪些没有代码能力的人也是一种很友好的。

结语

本文只是介绍了用香橙派AIpro部署大语言模型和安装宝塔搭建web环境。

香橙派AIpro 支持Ubuntu、openEuler等操作系统，也可以作为一个学习Linux的有力工具。也能够满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。

也可以用于智能家居设备的控制和管理，等等香橙派AIpro还有很多的玩法。

如果你有这样的小玩意你会做什么呢？

这篇关于用香橙派AIpro部署大模型、安装宝塔搭建私有随身WEB开发环境的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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