如何在本地运行自己的AI大模型--ollama
ollama简介
ollama是一款开源的、轻量级的框架，它可以快速在本地构建及运行大模型，尤其是一些目前最新开源的模型，如 Llama 3, Mistral, Gemma等。
官网上有大量已经开源的模型，部分针对性微调过的模型也可以选择到，如llama2-chinese。
关键现在部署很简单，跨平台支持。
ollama特点
- 跨平台支持，windows、linux、mac都可以使用
- 支持大部分模型，包括我们熟悉的千问、llama3、phi3等
- 用户可以通过简单的命令快速启动和与 Llama 3 等模型进行交互。
- Ollama 允许用户通过 Modelfile 自定义模型，例如设置创造性参数或系统消息。
- Ollama 支持运行高达数十亿参数的模型，确保了处理大型模型的能力。
ollama如何快速开始
- 下载：用户可以根据自己的操作系统选择下载 macOS、Windows 预览版或使用 Linux 的安装脚本。
- 运行模型：通过简单的命令
ollama run <model_name>来启动模型。 - 自定义模型：用户可以创建一个名为
Modelfile的文件，并使用FROM指令导入模型，然后通过ollama create和ollama run命令来创建和运行自定义模型。
例如，要运行 Llama 3 模型，用户可以使用以下命令：
ollama run llama3
展示你的所有模型：
ollama list
拉取模型
ollama pull llama3
通过命令行去体验：
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "llama3",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
]
}'
当然现在也有一些web页面可以直接使用，如open-webui，后面的文章会有具体的介绍。
结论
Ollama 提供了一个强大且易于使用的平台，让开发者能够在本地环境中轻松地运行和管理大型语言模型。
无论是快速开始还是深度定制，Ollama 都能满足用户的需求。
传送门：
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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