dession_Wu的博客

这个GitHub开源项目（mlabonne/llm-course）提供了学习大语言模型(LLM)的完整路线图，包含三个模块：基础知识（数学/Python/神经网络）、LLM科学家（模型构建技术）和LLM工程师（应用开发部署）。项目采用开源免费形式，适合从零开始学习AI大模型。作者选择了第三条路径——LLM工程师方向，计划从"运行LLMs"环节开始实践。该项目特色在于系统化整理学习资源，而非硬核技术创新。

本文介绍了本地部署大语言模型的具体步骤，主要包括：1.使用Ollama工具下载并运行DeepSeek模型；2.通过Docker部署RAGflow构建个人知识库。文章详细说明了Ollama的环境变量配置方法、模型选择建议，以及Docker安装过程中可能遇到的问题解决方案。虽然技术门槛较高，但作者提供了相关背景知识链接和详细教程参考，帮助读者理解本地化部署大模型的原理和操作流程，实现基于个人知识库的智能问答功能。