还不会部署本地AI大模型?LangChat带你快速接入并部署本地大模型

用LangChian实现一个简易聊天机器人仅需25行代码? 昨天我们用了40行代码搭建出了智能问答小客服,已经清晰LangChain的结构了,今天我们来尝试用25行代码实现出一个简易聊天机器人。希望通过这个例子能帮助大家更加理解LangChain。 阅读详情

LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案,在RBAC权限体系的基础上,集成AIGC大模型功能,帮助企业快速定制知识库、企业机器人。

  • 产品官网:http://langchat.cn/
  • LangChat源码:https://github.com/tycoding/langchat

还不会部署本地AI大模型?使用LangChat带你快速部署并接入本地Ollama AI大模型。

配置Ollama

Ollama是一种本地模型部署方案,Ollama简化了模型的部署方式,通过官方一行命令即可在本地下载并启动一个模型。重点:有很多不需要GPU的模型

Ollama的官网:https://ollama.com/library

例如我们想要在本地部署最新的Llama3.1模型:

imgollama1

首先需要安装Ollama官方客户端,然后直接执行命令:

ollama run llama3.1

默认会下载最小的模型,越大的模型对电脑配置要求越高,最小的模型一般不需要GPU也可运行(我使用的16/512 Mac book pro测试)。

imgollama2

imgollama3

下载完成后会直接运行模型,如下,非常简单,我们可以直接通过命令行对话模型:

imgollama4

配置Ollama

启动完成后,Ollama默认会暴露一个http端口:http://127.0.0.1:11434 。也就是我们最终会使用http://127.0.0.1:11434/api/chat 接口和Ollama模型聊天。

首先我们需要在LangChat模型管理页面配置Ollama模型信息,这里的BaseUrl必须填写上述地址,然后【模型】填写你运行的模型名称即可:

imgollama5

测试效果如下,在LangChat的聊天助手页面的右上角选择刚刚配置的Ollama模型即可快速使用。(注意:最终的效果完全取决于模型的能力,和模型的参数大小有关,想要更好的效果、更快的响应速度就必须配置更高参数的列表,也就必须使用显存更高的机器)

imgollama6

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料,现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI大模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI大模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

win10 安装 Langchain-Chatchat 避坑指南(2023年9月18日v0.2.4版本,包含全部下载内容!) > 网上教程都是基于外网或者翻墙的,而且细节极其不清晰,尤其是最关键的模型下载。 > 另外提一句,我的显卡是:3080Ti 16GB版本,运行之后,显存占用13-14GB 阅读详情

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