AI大模型本地部署：手把手带你在Mac本地部署运行AI大模型

在当前的技术环境下，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能，包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展，个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型，以探索和利用它们的潜力。

文将详细介绍如何使用Ollama，一个开源项目，在Mac上本地运行大型模型（Win同理）。通过遵循以下步骤，即使是配备了几年前硬件的电脑，也能够顺利完成部署和运行。

开源项目ollama：github链接

第一步：下载和安装Ollama

• 以 mac 为例，访问Ollama的Mac下载页面，您会看到如下所示的下载页面：下载网页地址

• 下载完成后，双击解压软件，您将看到应用安装界面，如下图所示：：

第二步：下载模型并运行 mistral-7b 大模型

• 打开终端，输入命令ollama run mistral以启动Ollama并下载所需的大型模型，下图显示了mistral-7b模型的下载过程，

• 下载完成后，您可以像下图所示运行Ollama，并询问例如“why sky id blue?”的问题，以测试模型的响应：

第三步：设置前端界面和Docker环境

• 下载前端页面。在终端中运行以下命令，克隆open-webui前端项目：

perl
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git

• 使用以下命令下载并运行Docker镜像，为Ollama设置一个前端界面：

kotlin
cd open-webui
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 打开浏览器，输入网址http://localhost:3000/，选择您刚下载的模型mistral:latest (3.8GB)，即可开始探索大型模型的强大功能。

此外，对于那些关注电脑配置的用户，以下是一个配置示例，表明即使是老旧的电脑也能够运行这些大型模型，本指南使用的电脑配置如图

通过遵循这个指南，任何拥有基本计算机技能的用户都可以在本地部署和运行大型模型，进一步探索人工智能的前沿技术。这不仅为开发者提供了一个实验和学习的平台，也为研究人员和爱好者提供了一个探索AI模型潜力的机会。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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