本地电脑使用ollama本地部署大模型并安装Chatbox
某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型，方法很多，模型也很多，比如 qwen、qwen2、llama3等，最简单快捷的首推使用 ollama 部署，模型选用 qwen 或 qwen2，针对中文任务效果更好。
首先下载 ollama 双击安装(277MB)
ollama下载地址：
下载后双击安装
安装完毕后打开命令行黑窗口
开始菜单中找到命令提示符，点击打开
或者随便打开任意一个文件夹，然后在文件夹地址栏中输入 cmd 按回车。
都能打开一个黑窗口
找到想要使用的模型，推荐 qwen系列
打开这个网址 可以选择要使用的模型
比如使用 qwen，点击进入后，会看到如下
点击下拉框，可选择模型版本列表，4b 代表该模型有40亿参数，当然参数越大效果越好，但同样也要求你的电脑配置越高，不够高的话不仅运行慢，还可能卡死机。
如果你有英伟达显卡，并且独立显存不低于12G，可以选择 14b / 32b 版本，否则建议选择 7b
选择后，右侧会显示对应的下载命令，点击复制图标复制该命令，以7b为例命令是 ollama run qwen:7b
复制后回到黑窗口，点击鼠标右键粘贴该命令，然后回车，就开始了下载，耐心等待下载完毕。
直接在黑窗口交互方式使用
上面下载完毕后，就可以直接在黑窗口中使用了，试试先询问它是谁吧
关闭了黑窗口，如何在次使用呢
还记得怎么打开cmd吗，用同样方法去打开它，然后同样去粘贴命令。7b的命令是ollama run qwen:7b
就自动打开了。
还想使用其他模型怎么办
同样方法，去 这个地址找到想用的模型，点击进入，选择模型版本，复制右侧命令，到 cmd黑窗口中粘贴回车。
cmd黑窗口太难用了，有没有ui界面
搭配 ollama 最好用的ui界面首推ollama官方的
如果你懂 docker部署或略懂代码，可参考手动安装。
如果你只想下载一个exe鼠标点点就能使用，可下载 chatbox，双击安装，同安装其他软件一样方法
第一次运行点击设置
然后点击“显示”，再从下拉框里选择 “ollama”
然后在模型下拉框里选择你要使用的模型，所有通过 ollama run 命令安装的模型都会在此显示，选择好后点击保存
接着就可以发问了。更多使用方法可在左侧探索哦
如果想更改模型怎么办呢？看到左下角的“设置”了吗，点它就行了
pyVideoTrans视频翻译配音软件中能接入吗
当然可以，打开视频翻译软件-左上角设置菜单-本地兼容openai大模型–填写地址“
就可以了。主界面翻译渠道选择“LocalLLM”，完毕
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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