22K star超强工具：Ollama，一条命令即可在本地跑 Llama2（附教程）

前言

在当今的科技时代，AI 已经成为许多领域的关键技术。AI 的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着 AI 的身影，而随着Facebook 开源 LLama2 更让越来越多的人接触到了开源大模型。

今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在GitHub超过22K Star的开源项目：ollama。

ollama是什么?

Ollama 是一个强大的框架，设计用于在 Docker 容器中部署 LLM。Ollama 的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，它使该过程变得非常简单。它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama 2。

Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成 Modelfile。它优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。

安装 ollama

ollama极大的简化了安装的过程，并提供了多种选择。

支持的平台包括：Mac和Linux，并提供了docker 镜像。

Mac：

如果你使用的是Mac，那么你可以直接下载安装包，地址如下：

https://ollama.ai/download

下载完成后，直接安装即可。

Linux：

Linux同样也提供了一键安装命令：

curl https://ollama.ai/install.sh | sh

直接执行命令，可以完成默认安装。

使用 ollama

笔者以Mac为例，安装完成后打开ollama的应用，简单的点击确认后，就已经启动了ollama的服务器。

下一步我们启动一个Llama2，只需要执行:

ollama run llama2

之后会自动去pull Llama2的模型，并运行，确实非常的便捷。另外还支持将Ollama作为服务提供到网络环境中，在 macOS 中:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

除了Llama2以外 Ollama 还支持其他的开原模型，如下图：

另外还需要注意一下文档中的运行资源说明：

3B模型需要8G内存，7B模型需要16G内存，13B模型需要32G内存。

除了简单的启动模型外，Ollama 可以通过编写 Modelfile 来导入更多的自定义模型，具体的使用方法和配置请自行查阅文档。

Ollama具备灵活的扩展性，它支持和很多工具集成，除了命令行的使用方式，可以通过配合UI界面，简单快速的打造一个类ChatGPT应用。笔者也计划抽空写一期专门的教程，来介绍一个如果快速通过Ollama搭建一个仿ChatGPT。

项目特点

• 开源：很显然这是首要特点，开源推动者项目的持续发展
• 开箱即用：一条命令的方式，简化了大量的工作，降低了门槛。
• 可扩展：可以和很多工具进行集成使用，有更多的玩法
• 轻量化：不需要太多的资源，Mac就能跑

项目信息

• 项目名称：Ollama
• 官方网站：ollama.ai/
• GitHub 链接：github.com/jmorganca/o…
• Star 数：22K+

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 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）

五、AI产品经理大模型教程

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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