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。
本文的目标是演示如何在本地环境中搭建并体验AI模型，包括安装Ollama、Docker、Open WebUI，下载LLM开源大模型，并通过命令行或Web界面进行交互验证结果。 一、下载并安装Ollama 1. 什么是 Ollama？ Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在帮助用户在本地环境中部署和运行大规模预训练语言模型。它通过简化模型的下载、安装和管理流程，使得用户能够轻松地在本地运行和管理各种开源大型语言模型。 2.下载地址 根据操作系统型号选择对应的版本。 二、下载并安装docker 1. 什么是 docker？ Docker 是一个开源的容器化平台，用于开发、部署和运行应用程序。它通过使用容器技术，允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个独立的、可移植的容器中，从而确保应用程序在不同的环境中能够一致地运行。 2. 下载地址 根据操作系统型号选择对应的版本。 三、下载 Open-webui 1. 什么是 Open-webui Open WebUI 是一个开源的、功能丰富且用户友好的自托管 Web
春节期间，Deepseek发布R1 模型，在推理和数学方面超越OpenAI O1 模型，关键还免费开源。 效率君体验了一下，比如说关于电影神话故事的分析，制作美食等等内容，它都回答的游刃有余。 网络上有很多教程，有专业的还有行业应用，效率君就教大家从0到1怎么使用它。 以及怎么本地部署。 最简单就是网页使用。打开网页，或者在应用商店搜索下载App。 https://chat.deepseek.com/ 【深度思考】，就是R1的推理模型，可以自动思考。 【联网搜索】，就可以搜索到最近最新的内容，特别是查看最新的新闻。 选择文件（右下角），比如说图片、文档等等，让它提取图片或文档中的文字内容。 不过最近不了Deepseek 的服务器访问有点大，经常会显示服务器有问题，使用不了，这个时候我们就需要使用API，不过Deepseek 官方API 暂时也使用不了。 如果你打游戏或者有专门的显卡，可以自己在本地部署。 如果你没有显卡，可以使用第三方的API，速度也特别快，也很强大，虽然和官方的差一点，但也足够使用。 然后使用第三方的客户端连接就可以使用。
1简介 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐从云端走向本地，为开发者、研究者和技术爱好者提供了更灵活、更私密的应用可能。国产DeepSeek 作为一款高效且功能强大的开源大模型，凭借其毫不逊色于Chatgpt的推理能力和对中文场景的深度适配，成为许多用户探索本地智能化的首选工具。 然而，对于非专业开发者或刚接触本地部署的用户而言，复杂的配置流程、环境依赖和资源管理往往令人望而却步。本文旨在通过极简的步骤、清晰的说明和实用的技巧，帮助小白用户在最短时间内完成从零部署的流程。 2环境介绍 windows:win11 3安装ollama Ollama 是一个提供开源、简便且高效的工具平台，旨在使开发者能够在本地环境中运行和部署大型语言模型（LLMs）。Ollama 可以让用户轻松地运行一些主流的、开源的 LLM 模型，而无需依赖云服务，支持在本地服务器或个人计算机上进行推理任务。因此我们deepseek的载体就是ollama。 在官网下载ollama（安装包也可在本文附录A获取） https://ollama
近期，DeepSeek 十分火爆，它的先进算法、卓越能力、仅其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。 作为一款现象级的Ai产品，最近用户量陡然暴增，并且服务器又被频繁攻击，当你准备使用DeepSeek 时，经常出现服务器繁忙的情况，如果将DeepSeek部署在本地电脑就方便很多。 一、下载安装 Ollama 我们要部署DeepSeek 首先要用到 Ollama，它可以支持多种大模型。 **Ollama官网：**ollama.com 下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，这里我们通常选用Windows系统。 二、下载 DeepSeek-R1 1、进入Ollama官网，找到Models。 2、进入就可以看到deepseek-r1模型，如果没有，在搜索栏搜索即可。 3、选择对应的模型来下载，1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，这里有很多版本可选，模型越大，
大模型
很多读者提到，希望本地部署的DeepSeek-R1有联网功能，今天就来说一下实现方法。 一、用Ollama本地部署模型（已部署好的，可忽略此节） 通过网址：https://ollama.com 下载Ollama。 可选Windows、Linux、macOS多个版本： 以Windows为例，下载后直接安装，完成后窗口会自动关闭，然后可以通过系统托盘图标来判断Ollama是否启动： 点击Ollama官网左上方的“Models”按钮，选择DeepSeek-R1： 进入这个界面，点击下拉菜单选择适合的版本（数字越大，对显存要求越高）： 模型版本和显存需求的大致对应关系： 我们下载14b的模型，点击此处复制命令：ollama run deepseek-r1:14b 点击Windows下方菜单栏的视窗标记，在“搜索应用、设置和文档”处输入“powershell”，然后点击“Windows PowerShell”： 在弹出的窗口中，把刚才复制的命令：ollama run deepseek-r1:14b 黏贴并回车，
一、本地部署DeepSeek大模型 （一）下载Ollama Ollama 是一个开源的本地化工具，旨在简化大型语言模型（LLMs）的本地运行和部署。 网址：https://ollama.com/ （二）安装deepseek-r1模型 打开电脑上的命令窗口，将刚才复制的命令粘贴到窗口然后按“回车”，就可以利用ollama部署好DeepSeek大模型了 （三）同样的方法安装嵌入模型 二、本地部署dify （一）下载并安装部署dify的工具docker 网址：https://www.docker.com/ （二）下载dify项目压缩包 dify项目github地址：https://github.com/langgenius/dify 三）安装dify环境 在终端输入：docker compose up -d 返回docker桌面客户端可看到，所有dify所需要的环境都已经运行起来了 四）安装dify 在浏览器地址栏输入：
1.登录ollama 在前面的文章中，详细介绍了ollama的部署过程。可点击下面链接查看。 2.查找想要部署的deepseek版本 点击上述链接，检索目标版本。 根据机器配置，选择适当大小的模型。 如14b模型。 3.下载模型 进入ollama容器内， 执行 ollama run deepseek-r1:14b 执行显示上图success，模型部署成功。 4.效果验证 在我们部署的webui页面处，选择部署的deepseek模型。 输入问题，测试模型效果。
自部署，一套代码享受多套LLM大模型 例如：通义千问，deepseek，gemma，llama，yi等大模型 甚至还可以将其与stable diffusion 进行联动，实现一句话画一张图 GPU云服务器 在仙宫云Linux服务器上搭建Ollama+openWebUI 仙宫云Linux服务器Ollama+openWebUI镜像使用教程 环境 PyTorch 2.1.0 Python 3.10 CUDA 12.2 1. 安装nvm，nodejs版本管理器 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash export NVM_DIR="$HOME/
文章目录 * * * * * * 参考： * Website: https://ollama.com/ * Find more models: https://ollama.com/library * GitHub: https://github.com/ollama/ollama * Follow Ollama on Twitter: https://twitter.com/ollama 简介 安装 终端安装 命令 ollama -h Large language model runner Usage: ollama [flags] ollama [command] Available Commands: serve Start ollama create Create a
文章目录 * 引言 在现代应用程序开发中，Kubernetes（简称K8s）已经成为了容器编排的标准。Minikube作为一个轻量级的本地Kubernetes集群环境，为开发和测试提供了极大的便利。今天，我将分享如何在MacBook上使用k8sGPT扫描Minikube集群，以确保我们的Kubernetes集群设置和应用程序的最佳实践。 $ minikube start --nodes 2 -p multinode-demo 😄 Darwin 14.5 (arm64) 上的 [multinode-demo] minikube v1.33.1 ✨ 自动选择 docker 驱动。其他选项：parallels, ssh 📌 使用具有 root 权限的 Docker Desktop 驱动程序 👍 Starting "multinode-demo" primary control-plane node in "multinode-demo"
文章目录 * * * * 1. 前言 有没有觉得 Kubernetes 有时候像一头失控的野马，而你需要一头 LLaMA 来帮你驯服它？别担心，K8sGPT 来了！搭配 LLaMA 3.1:8B 模型，这对 AI 组合能为你的 Kubernetes 运维提供全方位支持。无论是检测漏洞、优化性能，还是解答那些让人抓狂的错误信息，这两位 AI 助手都能轻松搞定。通过这篇博客，你将学会如何利用 K8sGPT 和 LLaMA，让 Kubernetes 成为你掌控下的可靠工具，而不是一团乱麻。准备好迎接更加智能、高效的运维体验了吗？ 下面准备一台 Macbook 科学上网后，一起开始吧。 2. 安装工具 * 安装并启动 $ brew install minikube
大模型
1.什么是qwen:0.5b？ 模型介绍： Qwen1.5是阿里云推出的一系列大型语言模型。 Qwen是阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型，在大量数据（包括网页文本、书籍、代码等）进行了预训练。 硬件要求： CPU配置：CPU最低第六代intel酷睿4核，AMD ZEN 4核以上；推荐12代intel酷睿8核，AMD ZEN 8核以上 内存要求：运行内存4G及以上 Qwen 1.5版本的新增功能如下： 6个模型大小，包括0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新）和72B 人类对话模型的偏好显著改善 基础模型和对话模型都支持多语言 所有大小的模型都稳定支持32K上下文长度 原始的Qwen模型提供了四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B和72B。 模型功能： 低成本的部署：