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。
一、什么是 ollama? 在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。 二、why ollama? * 能直接运行大模型，与大模型进行对话。 * ollama 命令具有管理大模型的能力。 * 利用 cpu 运行大模型。 * 本地大模型安全可靠。 * 终端直接开始聊天。 * 社区提供了支持 web api 方式访问 WebUI。 如果你还没有尝试过在本地部署过大模型，那么 ollama 非常适合你。 三、准备工作 为了方便起见，先聊设备需求和辅助软件吧。部署大模型硬件还是要尽可能的高一些，因为文件比较大，虽然本地大模型对配置要求已经比较低了。 * docker 为了方便部署软件。 * 存储空间充足的机器，一般来说参数越大，需要配置越好。 * 良好的网络环境。 四、安装 ollama? 进入 下载页面，选择自己的系统版本的下载并安装即可。 4.
在今天的的教程中，我们将打造更加个性化的大模型，可以定制搭载私人知识库的本地大模型！ 我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG**） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的分步过程。 什么是Llama 3？ Llama 3 是由 Meta AI 开发的最先进的语言模型，擅长理解和生成类似人类的文本。 * 凭借其令人印象深刻的自然语言处理能力，Llama 3 可以理解复杂的查询、提供准确的响应并参与与上下文相关的对话。 * 它能够处理广泛的主题和处理效率，使其成为构建智能应用程序的理想选择。 * 想测试Llama 3的威力吗？立即与 Anakin AI 聊天！（它支持任何可用的
今天作者带大家实现一个普通配置电脑即可运行的私有化ChatGPT，支持以下功能： 1.界面体验与ChatGPT官方几乎一样。 2.支持多种开源模型，可以聊天、写代码、识别图片内容等。 3.支持文生图。 4.支持麦克风语音输入聊天。 5.支持自动朗读回答结果。 6.支持联网使用openai。 前5个功能拔掉网线也能正常使用。先看一下作者本地（16G内存无GPU）断网运行的聊天与图片识别效果： 文生图效果： 用到的开源项目(文末获取github地址)： 1.界面：open webui，8.1k star，界面漂亮，功能丰富，我们本次主要用它将其他各开源项目组合起来。 2.大模型：ollama，44.8k star，支持使用CPU运行多种开源大模型，部署超级简单。 3.文生图：stable diffusion，124k star，最强开源文生图项目。 4.
目标 在本地个人电脑上搭建一个基于大模型的本地知识库。在这个过程中能够实践并学习： 1. 如何在本地部署运行大模型 2. 如何基于大模型开发应用程序 3. 如何利用RAG构建本地知识库 资源准备 要实现这个目标，需要考虑几个问题： 1. 如何在本地设备上部署大模型？能部署哪些大模型？ 2. 应该如何基于大模型构建应用？ 3. 如何构建RAG应用？ 对于问题1，我们需要一个大模型，这个大模型相对于正常大模型而言比较小，以满足能在我们本地设备上跑起起来的需求（CPU only），同时我们需要寻找一个工具，这个功能最好是能够帮助我们快速的下载，部署运行大模型。对于问题2,3我们应当寻找一个AI应用构建的框架，来帮我们快速集成大模型，构建应用。 LLaMA LLaMA（英语：Large Language Model Meta AI）是于2023年2月发布的。它训练了各种模型，这些模型的参数从70亿到650亿不等。LLaMA的开发人员报告说，LLaMA运行的130亿参数模型在大多数中的性能超过了更大的、具有1750亿参数的提供的模型，且LLaMA的模型可以与和等最
文章目录 * * 前言 * 1. 本地部署Dify应用开发平台 * 2. 使用Ollama部署本地模型 * 3. 在Dify中接入Ollama大语言模型 * 4. 公网远程使用Dify * * 4.1 创建远程连接公网地址 * 5. 固定Dify公网地址 前言 本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署，并且接入Ollama部署本地模型，实现在本地环境中部署和管理LLM，再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。 Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，可以快速从原型开发到生产。 Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM，例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。Dify 是一个 AI 应用开发平台，提供了一套完整的工具和 API，用于构建、
大模型
在上一篇博文中，我们在本地部署了Llama 3 8B参数大模型，并用 Python 写了一个控制台对话客户端，基本能愉快的与 Llama 大模型对话聊天了。但控制台总归太技术化，体验不是很友好，我们希望能有个类似 ChatGPT 那样的 Web 聊天对话界面，本博文就安排起来…… 因为本博文介绍的Web 可视化对话机器人，涉及到前文的Llama 3 8B大模型（并不是强依赖），因此建议提取安装前文部署好Llama 3 8B大语言模型。 为了方便把我们的大模型对话机器人分享出去，聊天机器人最后是基于Web网站，可通过浏览器访问，本文正是通过Ollama和WebUI在本地部署Llama 3Web 版聊天机器人，本文包括如下部分： 1. 什么是Ollama，它与Llama是什么关系？ 2. 安装Ollama大语言模型工具 3. 安装Node.js编程语言工具包（为接下来的 Web 可视化聊天界面做好准备） 4. 基于Llama 3 8BGGUF 模型文件创建Ollama模型文件
什么是 LangChain LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLMs) 驱动的应用程序的框架。 为什么是 LangChain 因为 LLM 的 API 只是提供了一个非常基础的调用方式，当我们需要构建一个复杂的 Chat Bot 时，就需要考虑如何保存聊天的上下文、网络搜索、加载 PDF 等工程问题， 而LangChain 提供了一种解决方案，让开发者可以专注于业务逻辑的开发。 足够的流行度和认可度，目前已经在 Github 获得 83k star，并且其上升速度非常恐怖： 而 LangChain.js 并不是 Python 版本的套壳，而是一个完整的团队从 0 开始构建的生态，足以看出官方对 JavaScript 生态的重视： 基于此，在下将以 LangChain.js 为例，去使用大模型领域最流行的框架去构建应用，
基于ollama搭建本地大模型 * 效果图 下载安装ollama 官网地址：[ollama.com/] 选择适合自己的系统 win直接安装即可，linux运行以下命令 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh win环境配置，增加环境变量 1. 增加host变量 1. 更改模型位置配置（可选） 建议使用默认位置，即 C:\Users{用户}.ollama\models 如果安装到其余盘符，则会产生大量的磁盘IO，影响生成速度。 1. 环境变量增加完成后记得重启ollama 运行模型 选择合适的模型运行对应的命令 如 ollama run gemma:2b 则会自动下载模型到本地，下载完成浏览器访问localhost:11434出现如下信息说明安装完成 chat界面 * 项目地址：[github.com/
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。 Ope
我在去年6月份就付费了Poe.com的年费会员，成为了各大模型的首批使用者，当时花了199 ，合算 R M B 近 1.5 k 。你问我这钱花的值不值？我只能说开始的时候我觉得挺值的，毕竟 g p t 4 那么贵而且 a p i 还需要排队才能使用，之后其他公司出的各中模型也能在 P o e 上第一时间使用。不过现在是感觉真的越来越不值了，各类同等级别的模型层出不穷，而且价格大幅下降，让我继续掏 199 ，合算RMB近1.5k。你问我这钱花的值不值？我只能说开始的时候我觉得挺值的，毕竟gpt4那么贵而且api还需要排队才能使用，之后其他公司出的各中模型也能在Poe上第一时间使用。 不过现在是感觉真的越来越不值了，各类同等级别的模型层出不穷，而且价格大幅下降，让我继续掏199 ，合算RMB近1.5k。你问我这钱花的值不值？我只能说开始的时候我觉得挺值的，毕竟gpt4那么贵而且api还需要排队才能使用，之后其他公司出的各中模型也能在Poe上第一时间使用。
前文 最近微软新推出来的技术 graphRAG 相当火爆，我通过学习网上的资料总结出来在本地部署 Ollama+graphRAG 的教程，并且用《凡人修仙传》进行测试。 windows 安装 Ollama 下载 访问，我们能看到如下页面，我们选择 Windows 选项，然后点击 Download for Windows（Preview） 下载安装包即可，这里要求 Windows 10 或者之后的系统版本。 安装 然后打开安装包点击 Install 等待安装完成即可。 这里 Ollama 默认安装的位置在 C:\Users\<用户>\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs 下面，
大模型
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址： * 以下是其主要特点和功能概述： 1. 简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。 1. 轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。 1. API支持：提供了一个简洁的 API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。 1. 预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源 1.1 一键安装 curl: (77) error setting