getwilds/ollama

Ollama

本目录包含 Ollama 的Docker镜像，Ollama是一个LLM推理服务器，捆绑了 https://github.com/stjude-rust-labs/sprocket WDL验证器和 Python ollama SDK。该镜像设计用于基准测试LLM生成的WDL脚本。

可用版本

• latest ( https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/ollama/Dockerfile_latest | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/ollama/CVEs_latest.md )
• 0.21.0 ( https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/ollama/Dockerfile_0.21.0 | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/ollama/CVEs_0.21.0.md )

镜像详情

这些Docker镜像基于 ollama/ollama:0.21.0 构建，包含：

• Ollama v0.21.0：用于在本地运行模型的LLM推理服务器
• Sprocket v0.23.0：WDL脚本验证器
• Python ollama SDK v0.6.1：用于与Ollama交互的Python客户端库
• Python 3（基础镜像中的系统版本）

Sprocket通过 https://github.com/stjude-rust-labs/sprocket/releases 上发布的预构建二进制文件安装。

平台支持

支持平台：linux/amd64、linux/arm64

运行此镜像不需要GPU，但强烈建议使用GPU——仅使用CPU运行LLM的速度会显著变慢。

引用

此镜像捆绑了两个独立工具。如果在研究中使用它们，请引用原作者：

• Ollama（LLM推理服务器）：[***]
• Sprocket（WDL执行引擎）：https://github.com/stjude-rust-labs/sprocket

使用方法

Docker

bash
# 拉取最新版本
docker pull getwilds/ollama:latest

# 或拉取特定版本
docker pull getwilds/ollama:0.21.0

# 也可从GitHub容器 registry拉取
docker pull ghcr.io/getwilds/ollama:latest

Singularity/Apptainer

bash
# 拉取最新版本
apptainer pull docker://getwilds/ollama:latest

# 或拉取特定版本
apptainer pull docker://getwilds/ollama:0.21.0

# 也可从GitHub容器 registry拉取
apptainer pull docker://ghcr.io/getwilds/ollama:latest

示例命令

bash
# 检查已安装版本
docker run --rm getwilds/ollama:latest ollama --version
docker run --rm getwilds/ollama:latest sprocket --version

# 启动带GPU访问的容器
docker run --rm --gpus all -it getwilds/ollama:latest

# 在容器内启动Ollama服务器
ollama serve &

# 拉取模型
ollama pull llama3

# 生成WDL脚本并使用Sprocket验证
python3 -c "
import ollama
response = ollama.chat(model='llama3', messages=[
    {'role': 'user', 'content': '编写一个运行fastqc处理FASTQ文件的WDL任务'}
])
with open('/tmp/output.wdl', 'w') as f:
    f.write(response['message']['content'])
"
sprocket lint /tmp/output.wdl

Dockerfile结构

Dockerfile遵循以下主要步骤：

1. 使用 ollama/ollama:0.21.0 作为基础镜像
2. 添加用于文档和归属的元数据标签
3. 安装固定版本的系统依赖（Python、curl、构建工具）
4. 通过pip安装Python ollama SDK
5. 下载目标架构的预构建Sprocket二进制文件
6. 运行冒烟测试以验证所有工具是否正确安装

安全扫描和CVE

这些镜像定期使用Docker Scout进行漏洞扫描。然而，由于生物信息学软件及其依赖项的特性，某些Docker镜像可能包含具有已知漏洞（CVE）的组件。

风险自负：尽管我们努力减少安全问题，但这些镜像主要设计用于受控环境中的研究和分析工作流。

有关此镜像的最新安全信息，请查看 https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/ollama 中的 CVEs_*.md 文件，这些文件通过我们的GitHub Actions工作流自动更新。如果特定漏洞令人担忧，请在GitHub仓库中提交 https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/issues%EF%BC%8C%E6%B3%A8%E6%98%8E%E6%82%A8%E5%B8%8C%E6%9C%9B%E8%A7%A3%E5%86%B3%E7%9A%84CVE%E3%80%82

源代码仓库

这些Dockerfile在 https://github.com/getwilds/wilds-docker-library 仓库中维护。