你应该懂的AI大模型（九）之 Ollama

一、Ollama：让大模型部署触手可及

Ollama 是一款专注于简化大语言模型部署流程的开源工具。它打破了大模型部署的技术壁垒，即使是没有深厚 AI 背景的用户，也能轻松在本地或远程服务器上运行 Llama 2、Mistral、Llama3 等主流大语言模型。通过 Ollama，用户无需手动搭建复杂的运行环境，仅需简单的命令行操作，就能完成模型的下载、管理与推理，实现大模型从获取到使用的一站式服务。

无论是进行 AI 技术研究、开发小型 AI 应用，还是解决日常的文本处理需求，如文案生成、智能问答等，Ollama 都能成为得力助手。其简单易用的特性，让用户可以将更多精力放在模型应用和创新上，而非繁琐的环境配置。

二、远程服务器部署 Llama3 模型详细步骤

1. 搭建运行环境

在远程服务器部署 Ollama 及 Llama3 模型，首先要准备好合适的运行环境。推荐使用 Linux 系统，Ubuntu 是一个兼容性强且稳定的选择。如果服务器配备 GPU，将能显著提升 Llama3 模型的推理速度；若没有 GPU，在 CPU 上也能运行，但速度会相对较慢。由于 Ollama 基于 Docker 运行，所以还需在服务器上安装 Docker，Docker 能为模型提供一个隔离、稳定的运行空间，避免环境冲突影响模型运行。

2. 安装 Ollama

环境准备完毕后，打开服务器终端，执行以下命令安装 Ollama：

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

安装完成后，使用ollama version命令查看 Ollama 的版本信息，若能正确显示版本号，说明安装成功。

3. 下载与启动 Llama3 模型

Ollama 拥有丰富的模型库，通过ollama pull llama3命令即可开始下载 Llama3 模型。等待下载完成后，使用ollama run llama3命令启动服务。此时，Llama3 模型已在服务器上启动就绪。

4. 使用 transformers 库验证部署效果

在完成 Llama3 模型部署后，可借助 Python 的transformers库来验证模型是否正常工作。在开始之前，确保已安装transformers库和torch库，若未安装，可通过以下命令安装：

pip install transformers torch

下面是使用transformers库调用 Llama3 模型的 Python 示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM​
​
# 加载分词器​
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ollama/llama3")​
# 加载模型​
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ollama/llama3")​
​
# 准备输入文本​
input_text = "请介绍一下人工智能的发展历程"​
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids​
​
# 生成文本​
output = model.generate(input_ids, max_length=200)​
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)​
​
print(generated_text)

运行上述代码后，若能得到 Llama3 模型生成的相关文本内容，说明模型部署成功且能够正常响应调用，可进一步开展后续的应用开发和测试。

三、Ollama 的量化技术：性能与精度的权衡

Ollama 上的模型均经过量化处理，这是其能在普通设备上高效运行的关键。量化技术将模型参数从 32 位浮点数等高精度数据类型，转换为 8 位整数等低精度数据类型。通过这种转换，模型的存储空间大幅减小，计算资源需求也显著降低。以 Llama3 模型为例，量化后，它可以在普通的 GPU 甚至 CPU 上快速运行，极大地降低了使用门槛，让个人开发者无需依赖昂贵的硬件设备，就能体验大语言模型的功能。

然而，量化处理也带来了一定的弊端。与在 ModelScope 等平台直接获取的未经量化的原始模型相比，Ollama 上的量化模型在精度和生成内容的质量上存在一定差距。原始模型保留了高精度的参数，能够处理更复杂、细腻的语义信息，生成的内容往往更准确、丰富；而量化模型为了适应低资源环境，在参数精度上做出了妥协，在处理复杂语义理解、精确知识问答等高要求任务时，表现不如原始模型。

四、Ollama：个人开发者的专属利器

尽管 Ollama 功能强大，但在企业级应用场景中存在明显局限性，更适合个人开发者和小型团队，主要原因如下：

1. 性能与扩展性短板：Ollama 的设计目标是满足个人本地部署需求，其架构和资源管理模式难以应对企业级的高并发、大规模数据处理任务。在企业环境中，大量用户同时访问模型、处理海量数据是常态，Ollama 难以保证服务的稳定性和响应速度，无法满足企业对高效、稳定服务的要求。

2. 企业级功能缺失：企业应用对安全控制、监控管理以及与现有系统集成有着严格要求。例如，企业需要对模型访问进行严格的权限管理，实时监控模型运行状态和数据流向，同时将模型与企业内部的 OA 系统、CRM 系统等进行深度集成。但 Ollama 在这些方面功能薄弱，无法满足企业复杂的业务需求。

3. 模型生态与支持不足：企业在选择模型部署工具时，倾向于选择拥有丰富模型生态和专业技术支持的平台。相比之下，Ollama 的模型库规模较小，社区支持也相对有限，难以满足企业多样化的业务场景需求。当企业遇到复杂的技术问题时，难以从 Ollama 获得及时、有效的解决方案。

五、企业之选：vllm 的独特优势

与 Ollama 相比，vllm 更受企业青睐，主要体现在以下几个方面：

1. 强大的性能与扩展性：vllm 采用先进的推理优化技术，在 GPU 上实现了高效的并行推理，能够轻松应对高并发请求。其强大的扩展性可根据企业业务增长灵活调整资源配置，满足企业大规模数据处理和高并发访问的需求，保障服务始终稳定、高效运行。

2. 完备的企业级功能：vllm 具备完善的安全管理、监控和日志记录功能，支持与企业现有 IT 系统集成，如身份认证、权限管理等。通过这些功能，企业能够严格控制模型访问权限，实时监控模型运行状态，确保数据安全和合规性，满足企业对数据安全和管理的严格要求。

3. 专业的技术支持：vllm 背后有专业团队提供技术支持与维护，企业在使用过程中遇到问题能及时获得解决方案。同时，其丰富的模型生态支持多种主流大语言模型，能够满足企业多样化业务需求，为企业的 AI 应用开发提供坚实的技术后盾。

六、总结

Ollama 凭借其便捷性和量化技术，为个人开发者提供了低成本、高效率的大语言模型部署和使用方案，是个人探索 AI 技术的理想工具。但由于其在性能、功能和生态支持等方面的局限性，并不适合企业级大规模应用。而 vllm 以高性能、丰富的企业级功能和专业支持，更契合企业复杂的业务需求。无论是个人开发者还是企业用户，在选择模型部署工具时，需充分结合自身需求与使用场景，才能发挥大语言模型的最大价值。

 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
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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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