本地大语言模型部署

1. 硬件要求

   运行大语言模型对显卡是有一定的要求的，入门配置是3060+24G 内存，推荐配置是4090+32G内存，如果低于这些配置那就真心不推荐在本地运行大模型了。为此，作者也升级了自己的电脑，因为没有移动办公的需求，且对低噪音是硬性要求，所以作者选择了品牌的工作站，并且没有选择志强CPU，这是因为志强CPU的内存是要求ECC内存条，升级内存条时实在是肉疼。

2. Ollama安装

Ollama是Meta公司（Facebook改名为Meta）开发的一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地运行大型语言模型的过程，降低使用大型语言模型的门槛。它使得开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新的大型语言模型。

上图就是Ollama的官网。安装Ollama非常简单，只需要点击Download,然后一路Next就可以进行安装，需要注意的是没有方法更改安装路径。

安装完成后，在CMD中输入ollama，就会出现下图中的内容，这里也有ollama常用的命令，比如启动ollama,拉取大模型，删除大模型，运行大模型等等。

因为大模型都是很大的，所以我们需要更改大模型的存放路径。比如作者想要将大模型存放在F盘的01_Ollama Models文件夹下，那么就需要设置环境变量如下图所示。

接下来我们就需要下载自己期望的大模型。首先回到Ollama官网，在models栏下可以看到很多家的开源大模型，排在前三位的分别是Google家的gemma2,Meta家的llama3,阿里家的通义千问2.

这里以通义千问为例，当点击了qwen2时，会看到下面的7b这个下拉菜单，然后在下拉菜单里面还有72b，7b，1.5b等选项，这里需要说明的是b这里代表是参数billion的含义，7b就是说7billion,参数越多说明大模型的准确性越高，但相应的模型容量也越大，对本地硬件要求也越高，入门基本的配置选择7b就足够了，太小了也没有必要了。然后复制右边的红色框里面的ollama run qwen2:7b这段代码到CMD中，就可以进行下载了，

等待模型下载完成后，重新启动CMD再输入同样的代码就可以运行通义千问大模型了。这里作者提了三个问题：

1. 请告诉我周树人和鲁迅的关系？

2. 今天是周日，请问56小时后是星期几？

3. 请介绍小说三体的主要内容？

从回答的结果来看还是可以接受的。

3.Open webui安装

理论上在上一步我们已经能够通过对话方式来调用大语言模型了，但是这种方式是没有方法让大语言模型区分析pdf文档等内容，所以这里我们仍然需要使用一个可视化的工具来调用大语言模型，ollama的官网首推是open webui.

从ollama官网上点击GitHub，就能来到ollama托管在Github上的代码页，拉到页尾就能看到community integrations第一个就是Open WebUI。

而Open WebUI的安装方式其实个人觉得在当前国内网络环境是比较麻烦的，因为首先得需要安装Docker，而Docker安装的话，又是需要安装在Linux中。这里作者是参照这位UP主的方法安装的docker

当安装且配置好Docker后，就能在Docker界面窗口看到这样的一行内容。

点击3000:8080端口，就会跳出一个浏览器页面，可以看到这里作者已经下载好了三个不同的大语言模型，分别为gemma2,llamma3与qwen2,

如果是中文内容，作者会优先选择qwen2，如果是英文内容，则优先选择gemma2.

这里作者选择了一本东野圭吾的<<毕业前杀人游戏>>这本书，让大模型分析并概括这本书的主要内容

然后作者给大模型分析了《滚动轴承分析》这本书，并要求它概括主要内容：

并要求大模型重点介绍“滚动轴承的宏观几何学”

并在此基础上，我又提出了“需要更加详细的了解轴承尺寸及公差”，大模型也一一给了解答。

4.总结

总体而言，现在大模型的确还存在着这样或那样的一些问题，但是谁又能说，现在的大模型不是爱迪生发明的第一盏电灯呢，虽然有着各种的不足，但是这指明的是未来的方向。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓