您将深入了解大规模语言模型（如GPT、BERT等）的最新技术与应用。我们提供详细的技术解析、模型训练方法、优化技巧及行业应用案例，帮助您掌握大模型的开发与部署。无论您是AI领域的新手还是专业从业者，这里都能为您提供丰富的学习资源和实践经验，助力您在大模型技术的前沿领域获得竞争优势，推动人工智能的创新应用。
在前面有关大模型应用的文章中，多次使用了Ollama来管理和部署本地大模型（包括：Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等），但对Ollama这个非常方便管理本地大模型的软件的介绍却很少。 目前，清华和智谱 AI 联合发布开源的GLM4-9B大模型也能支持Ollama进行本地部署了（），Ollama支持的大模型越多越普及，对于的应用也就越多。为了降低大家查阅资料等学习时间，今天尝试着对 Ollama 进行一次详细完整介绍。毕竟也在不断学习中，若有疏漏或者错误之处，还请各位朋友多多指正，谢谢大家。 本文将分为以下章节对 Ollama 进行介绍： 1. Ollama 基本介绍，它的作用是什么 2. Ollama 软件安装、一些常用的系统参数设置 3. Ollama 管理本地已有大模型（包括终端对话界面） 4. Ollama 导入模型到本地的三种方式：直接从 Ollama 远程仓库拉取、通过 GGUF 模型权重文件导入到本地、通过 safetensors 模型权限文件导入到本地 5.
一、Ollama介绍 2.1 基本介绍 Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。 主要特点包括: 1. 跨平台支持Windows、Linux、MacOS系统。 2. 提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。 3. 支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。 4. 允许用户通过编写modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperature、top_p等,从而调节模型生成效果。 5. 支持多GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU。 6. 强大的技术团队支持，很多模型开源不到24小时就能获得支持。 总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模
先看一下效果 介绍 LLaMA（large language Model AI）：开源高效的大语言模型。以 GPT-3 为代表的大语言模型 (Large language models, LLMs) 在海量文本集合上训练，展示出了惊人的涌现能力以及零样本迁移和少样本学习能力。 注意，本教程需要使用一些特殊的网络环境，没有的话建议看一下我之前的文章： https://blog.starchen.top/vpn%e7%9a%84%e4%bb%8b%e7%bb%8d%e5%92%8c%e4%bd%bf%e7%94%a8/ 安装 Ollama Ollama：这是一个能离线跑本地大模型的工具。从 Ollama 官网下载，
书接上回，上篇我们完成了ollama + docker的部署，这篇我们介绍dify的部署。 1. 通过https://github.com/langgenius/dify下载dify压缩包 2. 解压后，放在想放的路径下，然后运行以下两条命令 cd path_to_your_dify_folder/docker docker compose up -d 3. 待按照完成后，我们运行 http://localhost/install 注册一个dify账户 1. 注册完成后，通过http://localhost/signin登录 在设置界面找到ollama，配置我们的模型参数。 其中，模型是我们上一步下好的模型，模型名称要和下载模型一致 基础URL填写为：http://host.docker.internal:11434. 保持后，点击“
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 1. 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。 2. 运行模型：通过简单的命令 ollama run
大模型
先看一下效果 介绍 LLaMA（large language Model AI）：开源高效的大语言模型。以 GPT-3 为代表的大语言模型 (Large language models, LLMs) 在海量文本集合上训练，展示出了惊人的涌现能力以及零样本迁移和少样本学习能力。 注意，本教程需要使用一些特殊的网络环境，没有的话建议看一下我之前的文章： https://blog.starchen.top/vpn%e7%9a%84%e4%bb%8b%e7%bb%8d%e5%92%8c%e4%bd%bf%e7%94%a8/ 安装 Ollama Ollama：这是一个能离线跑本地大模型的工具。从 Ollama 官网下载，
0 引言 引言 术语 * AGI：通用人工智能AIGC：人工智能生成 * LLM：大语言模型，ChatGPT、llama、千问、文心一言、KIMI都是大语言模型。langchain：一个对AI基础功能进行抽象的开发平台。作为一款先进的语言模型应用开发框架，可以让我们从基础、重复的代码中脱离。 * RAG：检索增强生成。 * Fine-Tunning：微调，让LLM学习我们整理好的知识，大多是专业细分领域的私有化数据集。 1 概述 关键技术：RAG/检索增强生成 定义与意义 * Retrieval Augmented Generation/检索增强生成。 * 它的主要作用是生成（最终的答案），但是它先做了对现有文档的检索，而不是任由LLM（各大语言模型）来发挥。 优化/解决LLM胡说八道的问题 * 最通俗的解释：LLM都是自己的内容的时间限制，RAG则是添加一个私密的、专业的外挂知识集。 例如，ChatGPT 3.
在当今信息爆炸的时代，有效地管理和检索大量文档成为了一个挑战。【Kotaemon】作为一个新兴的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）UI项目，提供了一个强大的平台，让用户能够构建自己的文档问答系统。结合GraphRAG，一个利用知识图谱和大型语言模型增强检索和生成能力的项目，我们可以创建一个功能强大的问答系统。以下是详细的安装、配置以及使用教程。 Kotaemon的核心优势 Kotaemon以其独特的功能和灵活性，为用户提供了以下优势： 1. 高度可定制的RAG UI：用户可以根据自己的需求定制界面和功能，以适应不同的使用场景。 2. 先进的推理Agent：集成了ReActReWOO、MemoryGIST和GraphReader等先进的推理模型，提供了复杂的数据处理能力。 3. 混合索引机制：结合了向量、关键词和GraphRAG等多种索引方式，提高了检索的准确性和效率。 4. 多模态数据分析能力：不仅支持文本，还支持图片、表格等多模态数据的分析，满足多样化的数据需求。 GraphRAG的创新之处 GraphRAG通过结合知识图
Ollama安装教程 Windows 首先打开ollama官网 https://ollama.com 这里使用的是windows，直接选择下载即可 文件下载好后之间打开点击安装即可 默认会安装到c盘，请预先给c盘足够的空间来保证环境安装和模型下载所需空间充足 安装完成后打开windows PowerShell 可以输入ollama来验证是否安装成功或者变量配置是否有问题 模型下载 这里以wizardlm2模型为例，我们只需要在命令行中输入ollama run wizardlm2:7b即可 等待模型下载完毕即可 纯净系统启动可能存在vc运行库缺少问题 如果出现这个问题，安装vc运行库即可 命令行调用模型 再次输入 ollama run 模型名称 即可启动 出现 send a message即为启动成功 单条文本直接输入回车即可调用 如果涉及多条文本的输入，则需要在文本开始前和结束位置输入"“” 如下图 （多行内容的提示词） 前后加入"“” 输入到PowerShell后效果 Linux安装教程 首先打开ollama官网，系统选择Linux（这
本地运行模型我之前都直接使用LM-studio，好用、无脑。本地用足够了。但是放在服务器上才是正道，本地运行无法长时间开启保持运行，而且Ollama推出了并行GPU计算之后可用性大幅提升，可用性很高。 今天研究下如何用Ollama如何在本地来使用这些HF的开源模型，后面把它搬到服务器上。 设置 设置很简单，先在电脑上创建一个文件夹，比如我会把我的模型放到一个雷电3外接的nvme硬盘上，路径是/Volumes/RD/Modules。 然后在这里直接创建，格式可以参考Ollama的文档。 bash 代码解读 touch lmstudio-ai/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/Modelfile 从HuggingFace下载模型 1. 使用HuggingFace 从HugginFace下载模型需要挑选下。这里我先以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例子，我之前下载了lmstudio-ai/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF。 如果网络存在问题可以选择国内镜像站，给大家推荐一个镜像站，当然也可以去国内的下
目前在开源大模型领域，Llama3 无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了 8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！ 1. GPT4All : 适合低配置用户，可以在CPU/GPU上跑 2.LMstudio ，支持下载多模型 8B/70B 等，模型选择更多 3.Ollama，支持多平台！Windows / Mac /Linux 都可以运行 并在 Windows 上打开 WSL 功能： 安装Docker Desktop ：【 】 然后本地安装webUI (1)在CPU下运行： docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway
大模型
SimpleAbdQA 本项目所使用的大模型为：qwen1.8b 演示中所使用Embedding为：Word2vec 一、介绍 通过从本项目中，你可以得到： 1. 了解基于大模型的本地知识库的运作原理 2. 了解如何构建一个本地知识库 3. 通过修改少量代码，定制专属于自己的知识库 二、预备知识点 什么是 RAG 在开始之前，我还是打算再次简要的介绍一下 RAG。 在 Meta 的官方 Blog 上有这样一段话： Building a model that researches and contextualizes is more challenging, but it’s essential for future advancements. We recently made substantial