保姆级教程开源教程：使用ollama本地部署开源大模型

chatGPT 刚出来没多久的时候，openai 时不时的限制使用频率，当时我想要是能本地部署一个大模型，无限制的使用该多好哇。后来有很多团队/公司陆陆续续在 github 开源了他们自己训练的大模型，但是部署使用的操作门槛比较高，曾经试图部署过一个，报了几个错也没时间折腾就放弃了

前几天我发现了一个叫 ollama 的项目，根据介绍，一条命令就能跑起来一个大模型，因此实际体验了一下，项目地址：

https://github.com/ollama/ollama

先说一下使用体验，极其丝滑，完全没有报错，感觉就像是刚开始学 web 安全，需要自己搭漏洞复现环境的我，遇到了 vulhub 这个项目哈哈哈哈

接下来是部署指南：

首先去 github 的 release 页面下载一个编译好的程序并安装

https://github.com/ollama/ollama/releases

安装好之后直接在命令行执行ollama run llama2就会自动去下载并运行 llama2 这个模型，下载甚至不需要挂代理，很舒适：

等模型下载结束后会自动进入命令行的交互模式，此时就已经部署结束了

可以在：https://ollama.com/library 找到更多的模型

但是在命令行中直接交互里很多格式解析不出来，看起来怪怪的，可以使用 chatbot-ollama 这个项目部署一个 webUI，这样就可以在聊天框里面调用模型对话了，项目地址：

https://github.com/ivanfioravanti/chatbot-ollama

这个项目部署起来也很简单，只要电脑上装有 npm（直接安装 nodejs，会附带安装 npm），然后下载 chatbot-ollama 项目到本地，在文件夹中依次执行这两条命令即可：

代码语言：javascript

复制

npm ci
npm run dev

此时会自动打开一个 127.0.0.1:3000 的网页，然后愉快的使用吧！

此外，你还可以配合翻译插件进行本地AI翻译，openai-translator 这个项目原本是使用在线模型的 API 进行翻译的，但目前也支持了 ollama，项目地址：

https://github.com/openai-translator/openai-translator

直接去 release 下载安装包后运行，在设置中选择本地大模型，并选择 API 模型为你已经下载好的本地模型保存即可

使用效果：

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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