本地大模型构建系列（一）：3、安装部署Open WebUI（Windows 10）
引言：什么是Open WebUI
Open WebUI 是一种用于构建和管理基于 Web 的用户界面的开源框架，常用于简化开发者创建现代、交互性强的 Web 应用程序的过程。以下是它的关键点：
1、框架开源：Open WebUI 是开源的，开发者可以自由使用它，适用于各种Web 应用开发；
2、用户界面构建：它提供了丰富的 UI 组件和工具，帮助开发者快速构建响应式、易于使用的界面；
3、跨平台兼容：支持主流浏览器和操作系统，确保开发的 Web 应用在不同平台上都能流畅运行；
4、灵活性与扩展性：Open WebUI 具有高度的灵活性，允许与其他框架和工具集成，支持复杂的交互设计和功能扩展；
5、开发者友好：提供简洁的 API 和文档，使得开发者能够轻松上手，快速构建功能齐全的 Web 界面；
6、Open WebUI 适用于需要创建直观、交互性强的 Web 界面的项目，能够提升开发效率并简化用户界面的设计。
1.浏览器打开链接https://github.com/open-webui/open-webui，参考页面介绍，使用下面代码
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
2. Win+R打开cmd，保证docker是打开的，输入ollama启动Ollama，然后粘贴刚刚复制的代码并回车，等待下载完成，然后docker中会出现刚刚下载的open-webui
3. 选中open-webui，并点击进入
4. 点击注册，注册成功后在弹出的提示框选择确认
5. 登录并使用
6.选择模型
7.开始对话
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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