一、安装OLLAMA
好多同学不知道怎么下载需要用到的工具，我这里给大家都准备好了，需要的文末领取。qwen7b.gguf是阿里巴巴的通义千问大模型，7B大模型，7亿参数，至少需要8G内存，越大回复越流畅，
下载完后，双击OllamaSetup，自动安装成功，默认安装在C盘，不能选择安装路径的哦，安装完后，右下角会出现Ollama图标。
二、创建环境变量
OLLAMA_MODELS，随意指定变量值，如图所示：
Python |
三、重启OLLAMA
选择右键小图标，然后退出，
在开始菜单中找到重启Ollama
四、重启后目录如下：
五、创建Modelfile
在blobs下创建Modelfile文件，没有后缀。
六、加载模型
1、将qwen7b.gguf模型放到F:\Ollama\models\blobs目录下，和ModelFile同目录（不一定非要同目录，如果放到其他地方，以下路径随着更改就行）
Plain Text |
2、在Modelfile所在路径输入cmd，然后回车：
|
3、执行命令
Plain Text |
等待差不多10分钟，出现success表示成功。
七、成功后的目录
八、查看模型
Plain Text |
九、运行模型
Plain Text |
运行成功的窗口如下：
这样就可以开始对话了
我们接着讲解，如何通过AnythingLLM实现友好对话的
安装AnythingLLM
双击安装包，它会自动安装完成
这是安装后的界面
接下来我们设置一下ollama配置，anythingllm是一个前端，ollama是一个运行大模型的后台，我们现在需要通过anyhtingllm去调用后台接口，方便我们实现友好对话
配置ollama
llmProvider这里选择Ollama，后台访问接口地址url默认为：http://127.0.0.1:11434 ，模型我们选择llama3中文版，也可以选择已经安装的模型qwen，token默认即可，如下图所示：
设置向量数据库
选择lanceDB即可
新建空间
接下来我们测试一下
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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