手把手教你AnythingLLM+Ollama+qwen 部署本地大模型

利用周末的时间，在自己的笔记本电脑上部署一个本地大模型，过程也记录下来分享给对此有兴趣的朋友们。

【步骤】

模型相关的基础概念这里不多赘述了，直接进入实战。

整个部署过程分为三个步骤：

步骤一：下载ollama大模型工具

步骤二：在ollama工具中，下载通义千问大模型

步骤三：下载AnythingLLM并配置选择ollama的通义千问模型，直接在窗口对话

【逐步骤讲解】

官网下载ollama

https://ollama.com/download

安装后启动ollama

命令行窗口，敲入命令ollama list，此时显示没有任何大模型，开始去下载

下载大模型，阿里千问 0.5b （5亿参数）

ollama run qwen:0.5b

特意一早爬起来，网速快得飞起。小400M不到一分钟下载完成。

下载完成后，简单问一个小问题，看看反应如何？

0.5b是通义千问最小的一个模型，安装在普通笔记本上，反应速度还可以。返回的内容也还行，自己做练习搞点小研究足够了。

命令扩展：命令行窗口可以查看模型相关的信息

lollama list：显示模型列表。

lollama show：显示模型的信息

lollama pull：拉取模型

lollama push：推送模型

lollama cp：拷贝一个模型

lollama rm：删除一个模型

lollama run：运行一个模型

有条件的话，机器配置也能跟得上，可以下载更大的模型，如下表：

模型	参数	大小	下载
Llama 2	7B	3.8GB	ollama run llama2
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Dolphin Phi	2.7B	1.6GB	ollama run dolphin-phi
Phi-2	2.7B	1.7GB	ollama run phi
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
Llama 2 13B	13B	7.3GB	ollama run llama2:13b
Llama 2 70B	70B	39GB	ollama run llama2:70b
Orca Mini	3B	1.9GB	ollama run orca-mini
Vicuna	7B	3.8GB	ollama run vicuna
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b

Ollama服务默认地址和端口是http://127.0.0.1:11434/

服务开启时，访问该地址会返回 Ollama is running

不过只能在命令行中玩耍还是不太方便，想个办法弄个网页版的，像chatgpt页面一样。

下载Anythingllm结合ollama使用。（这个文件有点大，干掉6个多G）

Anything下载地址https://anythingllm.com/desktop

安装后直接打开，创建新工作区

下面小扳手是设置，打开之后，LLM提供商选择上面步骤安装的ollama，模型选择上面安装的qwen0.5b大模型。其他的默认不需修改

保存后，返回到我的工作区，聊天窗口可以愉快地体验自己部署的本地大模型啦。

到此为止，一个AnythingLLM+Ollama+qwen0.5b的本地大模型就部署好了。

本篇文章用到的工具打包下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1jbFZKhqDCYPsP2-FxfQdHg?pwd=fcmy 提取码: fcmy

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这里之所以选择AnythingLLM是想接下来，用它来搭建自己的知识库增强检索RAG。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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