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使用Ollama可以轻松的接入各种大模型，Open WebUI可以在本地搭建一套类似chatGPT的界面，便于管理。通过Hugging Face可以找到符合你需求的大模型，然后安装在本地。后续再给大家推荐一些我用过的一些有趣的模型。

我们讨论了大型语言模型的许多功能，包括摘要、推断、转换和扩展。也学习了如何搭建个性化的聊天机器人。

大型语言模型带给我们的激动人心的一种可能性是，我们可以通过它构建定制的聊天机器人（Chatbot），而且只需很少的工作量。在这一章节的探索中，我们将带你了解如何利用会话形式，与具有个性化特性（或专门为特定任务或行为设计）的聊天机器人进行深度对话。

文本扩展是大语言模型的一个重要应用方向，它可以输入简短文本，生成更加丰富的长文。这为创作提供了强大支持，但也可能被滥用。因此开发者在使用时，必须谨记社会责任，避免生成有害内容。

大语言模型具有强大的文本转换能力，可以实现多语言翻译、拼写纠正、语法调整、格式转换等不同类型的文本转换任务。利用语言模型进行各类转换是它的典型应用之一。掌握调用大语言模型接口进行文本转换的技能，是开发各种语言类应用的重要一步。文本转换功能的应用场景也非常广泛。相信读者可以在本章的基础上，利用大语言模型轻松开发出转换功能强大的程序。

短短几分钟内，我们已经能够建立多个用于文本推理的系统，这是以前需要机器学习专家数天甚至数周时间才能完成的任务。这一变化无疑是令人兴奋的，因为无论你是经验丰富的机器学习开发者，还是刚入门的新手，都能利用输入 Prompt 快速开始复杂的自然语言处理任务。

LLM文本摘要功能的巨大优势：节省时间，提高效率，以及精准获取信息。这就是我们本章要介绍的内容，让我们一起来探索如何利用编程和调用API接口，掌握这个强大的工具。

写Prompt就像大模型训练一样，很难一次就找到完美使用的Prompt，都需要一个迭代的优化过程，以不断改进Prompt。相比训练机器学习模型，Prompt 的一次成功率可能更高，但仍需要通过多次迭代找到最适合应用的形式。

和大模型有效的沟通有两个原则：1. 编写清晰、具体的指令2. 给模型时间去思考

欢迎来到面向开发者的提示工程部分，本部分内容基于吴恩达老师的《Prompt Engineering for Developer》课程进行编写。《Prompt Engineering for Developer》课程是由吴恩达老师与 OpenAI 技术团队成员 Isa Fulford 老师合作授课，Isa 老师曾开发过受欢迎的 ChatGPT 检索插件，并且在教授 LLM （Large Language Model， 大语言模型）技术在产品中的应用方面做出了很大贡献。她还参与编写了教授人们使用 Prompt