Ollama史诗级升级,一键拉取运行任意Huggingface,hf-mirror GGUF格式大模型,45K个模型让你痛快畅玩

从小白到专家:DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索(DeepSeek)推出的一系列大语言模型,涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性:优化了推理和训练效率,适合多种应用场景。灵活性:支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配:适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能,合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了基于Ollama的大模型AI实战,它支持Huggingface上的GGUF格式模型。同时给出大模型AI学习路径,包括10天初阶应用、30天高阶应用、30天模型训练和20天商业闭环,还分享了相关学习资料,助力学习者掌握大模型AI技术。

前言

相信许多人和我一样,最初接触 AI 时也是从Ollama开始的,Ollama 之所以这么出色,是因为它使用了 GGML 格式(这是一种‘轻量版’的大语言模型,以较低精度运行,能够轻松适配普通硬件),而且它足够的简单,类似于Docker,只需要简单的命令就可以拉取镜像,运行镜像,甚至有Modelfile文件来自行设定大模型。

以前不支持Huggingface时,我们需要自行下载GGUF格式大模型,然后根据Modelfile来自定义构建,很是不方便。

现在,它终于得来了,它终于支持了Huggingface上的GGUF格式模型了,大约45K个GGUF模型,随便你用,而不在局限于它本身的Models列表了,也不用创建Modelfile文件了,这次的步子迈的有点大了。

实战

你需要做的只是一条命令:

  • 1
ollama run hf.co/{username}/{reponame}:latest  

例如运行: Qwen 2.5 1.5B GGUF大模型:

地址:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF
https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF

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ollama run hf.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF:latest  
#或者  
ollama run huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF:latest  
  
# 注意  
# :latest 可以不加,不加默认就是:latest  

当然这需要有魔法的,对于国内用户,请执行:

  • 1
ollama run hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF  

如果指定了 :latest 或没有指定 :latest,默认情况下,当Q4_K_M量化方案存在于模型存储库中时,将使用该方案。如果没有,我们默认选择存储库中存在的一种合理的量化类型。

当然如果你想要拉取某个自定义量化的,只需要添加一个标签:

  • 1

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  • 5

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}  
# 或  
ollama run huggingface.co/{username}/{repository}:{quantization}  
# 国内  
ollama run hf-mirror.com/{username}/{repository}:{quantization}  

例如上面的:Qwen 2.5 1.5B GGUF大模型

  • 1
ollama run hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF:q4_0  

咋样,是不是感觉可以把 ollama 的注册表 models 丢进垃圾箱了。

注意

你不能使用ollama直接加载本地存在的GGUF文件,即使你是从HF拉取的模型文件,因为ollama会重命名为哈希字符串,这意味着你只能重新拉取而不能使用你以前下载下来的。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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Ollama国产大模型适配指南:开箱即用的本地AI推理引擎 Ollama 是一个轻量级模型运行时(model runner),专为本地化、低运维成本的大语言模型部署而设计。其核心原理是通过进程隔离、Modelfile 声明式配置和标准化 HTTP API,实现对 Qwen2、DeepSeek、Yi 等国产 GGUF 格式大模型的无缝拉取与统一调用。技术价值在于消除模型切换带来的基础设施重构成本,显著降低显存管理、上下文溢出、Tokenizer 适配等工程门槛。典型应用场景包括离线代码审计、私有知识库问答、自动化文档生成及 VS Code/Dify 等工具链集成。本文 阅读详情

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