本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/08/17/go-the-c-language-of-the-internet-era-come-true

本文最初发表于我个人的微信公众号(iamtonybai)，但鉴于图片消息的篇幅受限(<=1000字)，一些内容没能如愿展开，这里在博客上重新发布一下，也顺道丰富一下文章的内容。

2012年，七牛云创始人、goplus语言之父许式伟在一次演讲中给出一个大胆的预言：“Go，互联网时代的C语言”。

十余年过去了，我们不禁要问：当初的那个预言是否已经成真？

在讨论这个预言之前，我们先来看在同一份演讲稿中，老许给出的另外三个预判：

它们是：

• Java语言份额继续下滑，最终被C和Go语言超越；
• C语言将长居编程榜第二的位置，有望在Go取代Java前重获第一的宝座；
• Go语言最终会取代Java位居编程榜榜首。

编程语言排行榜有很多，我们就以名气最大的TIOBE刚刚发布的2024年8月排行榜为例，看看这些预判是否成真。

很遗憾，一个也没命中。

在这份最新榜单中，C位列第三、Java位列第四，Go位列第九，相对于前两个月的第七还下降了两位。不过不得不说，老许对C语言的预判还是相对准确的。

那这是否意味着老许最初的那个预言也Miss了呢？个人觉得：并没有。因为这要看从哪个角度来审视。

传统观点认为，C语言被视为系统编程语言的杰出代表，因其卓越的底层操作能力和极致性能而广受推崇。它允许开发者直接与硬件交互，提供了高效的资源管理和快速的执行速度。如果从这样的视角去看待那则预言，那显然Go与“互联网时代C语言”这个评价和地位是不相称的。虽然Go最初的定位也是一门系统编程语言。

但如果我们跳出以“低级操作和性能”为中心的比较框架，而是从不同时代软件技术栈的层次与构建来看，Go与C语言的地位又极其的相似。

在互联网时代到来之前，C语言已经是整个软件技术栈的基石：从操作系统内核、设备驱动程序、中间件到应用程序，C语言凭借卓越的性能、无以伦比的生态，在技术栈的各个层次都有着广泛且核心的应用。

当时针指向云原生时代时，Go语言在云原生技术栈的构建中，发挥了与C语言相似的作用：

• 云原生“操作系统”：Kubernetes；
• 云原生“驱动程序”：容器运行时（docker、containerd、podman）、网络插件(Calico、cilium、CoreDNS等)、存储插件（Rook、longhorn等）；
• 云原生“中间件”：数据库(CockroachDB、Vitess、InfluxDB(2.x)、VictoriaMetrics、Dgraph、milvus等)、消息队列(NATS、nsq等)、服务网格(Istio、linkerd2)、API网关/代理(Traefik、emissary等)、镜像仓库/加速器(harbor、Dragonfly)、key-value存储(Etcd、consul、junodb)、安全相关(falco、OPA、vault)、可观测组件(OpenTelemetry、Prometheus、Thanos、Cortex等)、基础设施管理(terraform、dagger)、分布式存储(minio、SeaweedFS、juicefs)、AI大模型运维(ollama)。
• 应用层：Caddy、gohugo、mattermost等。

我们用一张示意图来横向对比一下：

听我讲到这里，你是不是觉得老许的那个预言好像命中了呢！

当然，从狭义的角度来看，Go与C还有一些地方是很像的，比如：语法简单、跨平台可移植性好等。并且两者还“沾亲带故”：Unix之父Ken Thompson当年和Dennis Ritchie一起发明了C语言，又和Rob Pike等一起设计了Go语言！

最后，回顾许式伟2012年的预言，我们不得不惊叹于其洞察力。Go语言确实在很大程度上成为了”互联网时代的C语言”，但不是通过传统的性能优势，而是通过重新构建了云原生技术栈，从这个角度看，Go语言也不失为云原生时代的”系统语言” —— 它不仅能够优雅地处理分布式系统的复杂性，它还使得构建和维护大规模、高可靠性的分布式系统变得更为简单，是云原生时代的思维方式和解决方案的集大成者，某种程度上还可以说定义了云原生时代的软件开发范式。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/04/23/playing-with-meta-llama3-8b-on-cpu-using-ollama-and-openwebui

2024年4月18日，meta开源了Llama 3大模型，虽然只有8B和70B两个版本，但Llama 3表现出来的强大能力还是让AI大模型界为之震撼了一番，本人亲测Llama3-70B版本的推理能力十分接近于OpenAI的GPT-4，何况还有一个400B的超大模型还在路上，据说再过几个月能发布。

Github上人气巨火的本地大模型部署和运行工具项目Ollama也在第一时间宣布了对Llama3的支持：

近期除了学习Rust，还有就在研究如何将LLM应用于产品中。以前走微调的路径行不通，最近的RAG(Retrieval-Augmented Generation)和Agent路径则让我看到一丝曙光。不过实施这两个路径的前提是一个强大的LLM，而开源的meta Llama系列LLM则是不二之选。

在这篇文章中，我就先来体验一下如何基于Ollama安装和运行Meta Llama3-8B大模型，并通过兼容Ollama API的OpenWebUI建立对大模型的Web图形化访问方式。

1. 安装Ollama

Ollama是一个由Go实现的、可以在本地丝滑地安装和运行各种开源大模型的工具，支持目前国内外很多主流的开源大模型，比如Llama、Mistral、Gemma、DBRX、Qwen、phi、vicuna、yi、falcon等。其支持的全量模型列表可以在Ollama library查看。

Ollama的安装采用了“curl | sh”，我们可以一键将其下载并安装到本地：

$curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
>>> Downloading ollama...
######################################################################## 100.0%
>>> Installing ollama to /usr/local/bin...
>>> Creating ollama user...
>>> Adding ollama user to video group...
>>> Adding current user to ollama group...
>>> Creating ollama systemd service...
>>> Enabling and starting ollama service...
Created symlink from /etc/systemd/system/default.target.wants/ollama.service to /etc/systemd/system/ollama.service.
>>> The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434.
>>> Install complete. Run "ollama" from the command line.
WARNING: No NVIDIA/AMD GPU detected. Ollama will run in CPU-only mode.

我们看到Ollama下载后启动了一个ollama systemd service，这个服务就是Ollama的核心API服务，它常驻内存。通过systemctl可以确认一下该服务的运行状态：

$systemctl status ollama
● ollama.service - Ollama Service
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/ollama.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since 一 2024-04-22 17:51:18 CST; 11h ago
 Main PID: 9576 (ollama)
    Tasks: 22
   Memory: 463.5M
   CGroup: /system.slice/ollama.service
           └─9576 /usr/local/bin/ollama serve

另外我对Ollama的systemd unit文件做了一些改动，我修改了一下Environment的值，增加了”OLLAMA_HOST=0.0.0.0″，这样便于后续在容器中运行的OpenWebUI可以访问到Ollama API服务：

# cat /etc/systemd/system/ollama.service
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/root/.cargo/bin:/usr/local/cmake/bin:/usr/local/bin:.:/root/.bin/go1.21.4/bin:/root/go/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin" "OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

[Install]
WantedBy=default.target

修改后执行下面命令使之生效：

$systemctl daemon-reload
$systemctl restart ollama

2. 下载和运行大模型

Ollama支持一键下载和运行模型。我手里有一个16/32G的云虚机，但没有GPU，因此这里我使用的是Llama3-8B指令微调后的用于chat/diaglogue的模型，我们只需要通过下面命令便可以快速下载并运行该模型(4bit量化的)：

$ollama run llama3
pulling manifest
pulling 00e1317cbf74...   0% ▕                ▏    0 B/4.7 GB
pulling 00e1317cbf74...   7% ▕█               ▏ 331 MB/4.7 GB   34 MB/s    2m3s^C
pulling manifest
pulling manifest
pulling manifest
pulling manifest
pulling 00e1317cbf74...  61% ▕█████████       ▏ 2.8 GB/4.7 GB   21 MB/s   1m23s^C
... ...

下载和执行成功后，该命令行便会等待你的问题输入，我们随便输入一个关于Go的问题，下面是输出结果：

$ollama run llama3
>>> could you tell me something about golang language?
Go!

Here are some interesting facts and features about the Go programming language:

**What is Go?**

Go, also known as Golang, is a statically typed, compiled, and designed to be concurrent and garbage-collected language. It
was developed by Google in 2009.

**Key Features:**

1. **Concurrency**: Go has built-in concurrency support through goroutines (lightweight threads) and channels (communication
mechanisms). This makes it easy to write concurrent programs.
2. **Garbage Collection**: Go has a automatic garbage collector, which frees developers from worrying about memory
management.
3. **Static Typing**: Go is statically typed, meaning that the type system checks the types of variables at compile time,
preventing type-related errors at runtime.
4. **Simple Syntax**: Go's syntax is designed to be simple and easy to read. It has a minimalistic approach to programming
language design.
... ...

推理速度大约在5~6个token吧，尚可接受，但这个过程是相当耗CPU：

除了通过命令行方式与Ollama API服务交互之外，我们还可以用Ollama的restful API：

$curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
>   "model": "llama3",
>   "prompt":"Why is the sky blue?"
> }'
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:36.394785618Z","response":"The","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:36.564938841Z","response":" color","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:36.745215652Z","response":" of","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:36.926111842Z","response":" the","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.107460031Z","response":" sky","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.287201658Z","response":" can","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.468517901Z","response":" vary","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.649011829Z","response":" depending","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.789353456Z","response":" on","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:37.969236546Z","response":" the","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:38.15172159Z","response":" time","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:38.333323271Z","response":" of","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:38.514564929Z","response":" day","done":false}
{"model":"llama3","created_at":"2024-04-22T07:02:38.693824676Z","response":",","done":false}
... ...

不过我日常使用大模型最为广泛的方式还是通过Web UI进行交互。目前有很多支持Ollama API的Web & Desktop项目，这里我们选取Open WebUI，它的前身就是Ollama WebUI。

3. 安装和使用Open WebUI与大模型交互

最快体验Open WebUI的方式当然是使用容器安装，不过官方镜像站点ghcr.io/open-webui/open-webui:main下载太慢，我找了一个位于Docker Hub上的个人mirror镜像，下面是在本地安装Open WebUI的命令：

$docker run -d -p 13000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434  --name open-webui --restart always dyrnq/open-webui:main

容器启动后，我们在host上访问13000端口即可打开Open WebUI页面：

首个注册的用户，将会被Open WebUI认为是admin用户！注册登录后，我们就可以进入首页：

选择model后，我们便可以输入问题，并与Ollama部署的Llama3模型对话了：

注：如果Open WebUI运行不正常，可以通过查看openwebui的容器日志来辅助诊断问题。

Open WebUI的功能还有很多，大家可以自行慢慢挖掘:)。

4. 小结

在本文中，我介绍了Meta开源的Llama 3大模型以及Ollama和OpenWebUI的使用。Llama 3是一个强大的AI大模型，实测接近于OpenAI的GPT-4，并且还有一个更强大的400B模型即将发布。Ollama是一个用于本地部署和运行大模型的工具，支持多个国内外开源模型，包括Llama在内。我详细介绍了如何安装和运行Ollama，并使用Ollama下载和运行Llama3-8B模型。展示了通过命令行和REST API与Ollama进行交互，以及模型的推理速度和CPU消耗。此外，我还提到了OpenWebUI，一种兼容Ollama API的Web图形化访问方式。通过Ollama和OpenWebUI，大家可以方便地在CPU上使用Meta Llama3-8B大模型进行推理任务，并获得满意的结果。

后续，我将进一步研究如何将Llama3应用于产品中，并探索RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent技术的潜力。这两种路径可以为基于Llama3的大模型应用开发带来新的可能性。

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