导入
如今, 私有化部署一个大模型早已不是什么有门槛或技术含量的工作了，更多的只是一种信息差而已。照着这个教程来，即使小白也可以在本地部署大模型。
技术要求：会点鼠标，会打字😀 我们只需要两个软件：
Ollama: https://ollama.com/
ChatBox：https://chatboxai.app/zh
Ollama
Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。它允许开发者、研究人员和爱好者在本地环境中快速实验、管理和部署最新的大语言模型，包括但不限于Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。Ollama通过提供一个简单而高效的接口，使用户能够轻松地创建、运行和管理这些模型，同时还提供了丰富的预构建模型库，方便集成到各种应用程序中。
1. 下载Ollama
官网下载Ollama https://ollama.com/
2. 安装Ollama
一路点点点，安装完成。
3. 下载模型
在Ollama的模型仓库https://ollama.com/library，查找你喜欢的模型，为了测试方便我们可以找一个tiny点的大模型
我们可以使用qwen2 0.5b的模型，这个模型用了4bit的量化，模型大小只有352MB。
在终端cmd中，输入拉取模型的命令：
ollama pull qwen2:0.5b
4. 启动Ollama
输入命令，启动 qwen2:0.5b：
ollama run qwen2:0.5b
至此，你的电脑里已经有了一个本地大模型了，你也可以拉取其它更大的模型来提升模型效果。
ChatBox
Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
1. 下载ChatBox
在官网下载chatbox https://chatboxai.app/zh#download
2. 安装ChatBox
一路点点点，安装完成。
3. 配置ChatBox
在chatbox左下角找到设置
模型提供方选ollama
api设置为: http://localhost:11434
模型设置为：qwen2:0.5b
点击保存
测试
可以看到已经使用qwen2:0.5b回答了。如果你有很强的GPU，完全可以拉取更大的模型部署，效果更好。全程不需要高深的计算机知识，只需要正常安装软件的能力即可。
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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。
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👉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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