轻松搭建：本地大模型与知识库的简便方法
01、本地大模型越来越简单
经过了一年多时间的迭代，大模型种类繁多，使用也越来越简单了。
在本地跑大模型，个人认为目前最好的软件肯定是Ollama无疑了，
不管你是在PC上跑大模型，在Mac上跑大模型，还有在树莓派上跑大模型，
我们都可以用Ollama去跑各种大大小小的模型，而且它的扩展性非常强。
02、Ollama本地运行大模型
现在安装Ollama超级简单的，只需要进入[Ollama官网下载安装包，然后安装即可。
以下是我个人安装为例（macOS系统）：
- 1、下载
- 2、安装
直接点击Next：
- 3、命令查看
- 4、运行
- 其他说明
如果自己不确定模型名称可以去官网查看[模型]
每款大模型都有不同版本，根据自己的机器来选择，根据官网的文档也说明了，一般7B的模型至少需要8G的内存，13B的模型至少需要16G内存，70B的模型至少需要64G内存。
03、使用Web UI界面连接Ollama
ollama没有界面化的页面使用，它是在终端里交互的，所有我们要使用图形化的界面里去操作，这是我们可以使用Open WebUI。
Open WebUI是一个开源的Web UI界面，github地址：[github.com/open-webui/…]
- 1、下载和运行
使用Docker方式运行Open WebUI，直接一条命令解决下载和运行：
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
命令解释：
-d：后台运行-p 3000:8080：将容器的8080端口映射到主机的3000端口--add-host=host.docker.internal:host-gateway：添加主机映射，用于访问主机的Docker容器-v open-webui:/app/backend/data：将主机的open-webui目录映射到容器的/app/backend/data目录--name open-webui：设置容器名称--restart always：设置容器总是重启ghcr.io/open-webui/open-webui:main：镜像地址
启动日志：
注意：open-webui启动时有点慢，需要等待一会。可以通过docker logs open-webui查看日志。红框的可以不用理会。
- 2、注册
第一次使用时需要进行注册，这个数据都是本地存储。
- 3、登录
- 4、open-webui使用界面
- 4、设置
- 5、模型选择
04、本地化知识库
1、open-webui界面文档设置
2、加载网页或者文档
在对话窗口通过#+链接加载网页，通过对话框的+上传文件，也可以在文档中导入。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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