【AI大模型部署】本地离线部署大模型Ollama+AnythingLLM（保姆级）
一、安装OLLAMA
Qwen7b.gguf是阿里巴巴的通义千问大模型，7B大模型，7亿参数，至少需要8G内存，越大回复越流畅
下载完后，双击OllamaSetup，自动安装成功，默认安装在C盘，不能选择安装路径的哦，安装完后，右下角会出现Ollama图标。
二、创建环境变量
OLLAMA_MODELS，随意指定变量值，如图所示：
Python |
三、重启OLLAMA
选择右键小图标，然后退出，
在开始菜单中找到重启Ollama
四、重启后目录如下：
五、创建Modelfile
在blobs下创建Modelfile文件，没有后缀。
六、加载模型
1、将qwen7b.gguf模型放到F:\Ollama\models\blobs目录下，和ModelFile同目录（不一定非要同目录，如果放到其他地方，以下路径随着更改就行）
Plain Text |
2、在Modelfile所在路径输入cmd，然后回车：
3、执行命令
Plain Text |
等待差不多10分钟，出现success表示成功。
七、成功后的目录
八、查看模型
Plain Text |
九、运行模型
Plain Text |
运行成功的窗口如下：
这样就可以开始对话了
我们接着讲解，如何通过AnythingLLM实现友好对话的
安装AnythingLLM
双击安装包，它会自动安装完成
这是安装后的界面
接下来我们设置一下ollama配置，anythingllm是一个前端，ollama是一个运行大模型的后台，我们现在需要通过anyhtingllm去调用后台接口，方便我们实现友好对话
配置ollama
llmProvider这里选择Ollama，后台访问接口地址url默认为：http://127.0.0.1:11434 ，模型我们选择llama3中文版，也可以选择已经安装的模型qwen，token默认即可，如下图所示：
设置向量数据库
选择lanceDB即可
新建空间
接下来我们测试一下
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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