使用 ollama 在本地试玩 LLM

在 chatGPT 的推动下。LLM 简直火出天际，各行各业都在蹭。听说最近 meta 开源的 llama3 模型可以轻松在普通 PC 上运行，这让我也忍不住来蹭一层。以下是使用 ollama 试玩 llama3 的一些记录。

什么是 llama

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta开发的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，具有强大的自然语言处理能力。它在文本生成、问答系统、机器翻译等任务中表现出色。LLaMA模型有多个规模，从几亿到上千亿参数，适用于不同的应用场景。用户可以通过开源平台如Hugging Face获取LLaMA模型，并根据需要进行微调。LLaMA的灵活性和可扩展性使其在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。

什么是 ollama

Ollama是一款用于本地安装和管理大规模预训练语言模型的工具。它简化了模型的下载、安装和使用流程，支持多种流行的模型如GPT-4和llama。Ollama通过易于使用的命令行界面和API，帮助用户快速部署和运行自然语言处理任务。它还支持多GPU配置和模型微调，适应各种计算资源和应用需求。总之，Ollama为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的本地化大模型解决方案。

下载 ollama

ollama 官网提供了各种平台的安装包，那么这里选择 windows 系统的。以下是下载地址：

在 windows 上安装

在 windows 上安装那简直太简单了，一路 next 就行了。

安装成功后可以在命令行下执行

ollama -v

如果能成功打印出版本信息，那么说明你安装成功了。

下载模型并运行

安装好 ollama 之后我们需要把训练好的模型拉到本地，然后才能运行它。

查找 模型

ollama 提供了一个页面供用户查询可以使用的开源模型。

https://ollama.com/search?q=&p=1

可以看到主流的开源 LLM 几乎都能找到。什么 llama3 啊，phi3 啊，国产的 qwen2 啊。让我们点击 llama3 看看详情。

里面可以选模型的参数大小。这里我们选 8b 试一下。模型大小是 4.7 GB。复制右上角的命令并在命令行运行：

ollama run llama3:8b

程序会开始下载模型到本地。这里得夸一下，ollama 是不是在国内接了 CDN，这速度杠杆的，直接跑满了我的千兆网络。

对话

下载完成后命令行就会跳转到对话模型，等待你输入问题。随便先来一个吧。
Q:飞机为什么会飞？
A: balabala 一大堆，都是英文。

Q: what is SOLID principle?
A:

总结

到这，我们本地运行大模型基本上是初步成功了。简直超级无敌简单，属于有手就行。问题就是本地限制于PC的性能，回答的速度比较慢，大概一秒2-3个单词。CPU大概吃掉50%。当然如果你有 N 卡可能会好很多。内存倒是还好才吃了300多M。好了，下一次我们来试试 open-webui，把本地的模型搞的跟 chatGPT 一样。

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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