【AI大模型部署】本地部署AI大模型三步走（Ollama+通义千问）
前言
自ChatGPT在2022年11月30日问世以来，各类人工智能驱动的自然语言处理模型就纷纷冒出来了，它们可以理解和学习人类的语言跟人类进行对话，并能根据聊天的上下文来进行互动。目前ChatGPT-4在某些专业知识领域已经达到甚至超过博士生的水平了。在翻译、创作、知识问答、图片生成、视频剪辑、编程、测试、检验等等领域，AI大模型可谓大放异彩！网上也议论纷纷，说以后AI要淘汰这个职业，那个职业的，搞得人心惶惶的。实际上，AI大模型还是有一些局限性的，难以处理过于复杂的任务。但AI大模型的发展已经是大势所趋，不可逆转，它将深刻改变我们的工作和生活方式。因此，我们要积极拥抱AI大模型，不断提升自己的AI技能，与时俱进。毕竟：“未来淘汰的是不会用AI大模型的人！”
好了，现在开始抱大腿。怎么拥抱AI大模型呢？平时都是网上搜一下免费的AI会话窗口玩一下，但受数量限制不过瘾。那，可以把大模型装到自己的电脑上吗？答案是肯定的。这里得感谢各位开源大神，让我们普通人可以通过简单操作也能拥有AI模型。
先给大家介绍一下今天的主角Ollama：Ollama是一个强大的工具，它能在本地轻松部署和运行大型语言模型，如Gemma, 助你轻松跨过这道门槛。它是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，从而简化了在本地运行大型模型的过程。
下面提供具体的操作步骤，带大家实操。
一、下载Ollama
打开官网：https://ollama.com/
二、安装Ollama
运行“OllamaSetup.exe”，
说明一点：默认安装在C盘，如果需要把下载AI模型的路径改为D盘，请参照本文末尾的【几点说明】的第一点。
三、下载通义千问大模型
通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。
打开“记事本”，复制下行代码，另存为“ollama run qwen.bat”文件。
ollama run qwen:14b
以后需要运行通义千问，双击运行刚才保存的bat文件即可。当然也可以每次在命令行直接运行命令来启用。
通义千问AI模型下载中
通义千问AI模型部署完成
通义千问AI模型初体验
通义千问AI模型-脑筋急转弯问答互动
是不是超简单，超方便，超能力？！马上实操体验一下吧。
【几点说明】
1、Ollama默认安装在C盘，这时下载的大模型文件也会在C盘，如果你的电脑C盘空间不足，建议按下面方法把下载路径改到D盘。
增加系统变量
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值： D:\ollama\models
2、可以部署可视化操作界面
docs.docker.com
3、部署运行Llama3大模型命令：ollama run llama3:8b
部署运行Phi3大模型命令：ollama run phi3
4、ollama list 查看本地AI大模型列表
5、ollama --help 命令行帮助
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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