搭建本地大模型和知识库最简单的方法

01、本地大模型越来越简单

经过了一年多时间的迭代,大模型种类繁多,使用也越来越简单了。

在本地跑大模型,个人认为目前最好的软件肯定是Ollama无疑了,

不管你是在PC上跑大模型,在Mac上跑大模型,还有在树莓派上跑大模型,

我们都可以用Ollama去跑各种大大小小的模型,而且它的扩展性非常强。

02、Ollama本地运行大模型

现在安装Ollama超级简单的,只需要进入Ollama官网下载安装包,然后安装即可。

以下是我个人安装为例(macOS系统):

  • 1、下载

ai_5_1_ollama下载.webp

  • 2、安装

ai_5_2_安装.webp

直接点击Next:

ai_5_3_安装命令.webp

  • 3、命令查看

ai_5_4_版本和使用的命令.webp

  • 4、运行

ai_5_5_启动运行.webp

  • 其他说明

如果自己不确定模型名称可以去官网查看模型

ai_5_6_模型查询.webp

每款大模型都有不同版本,根据自己的机器来选择,根据官网的文档也说明了,一般7B的模型至少需要8G的内存,13B的模型至少需要16G内存,70B的模型至少需要64G内存。

ai_5_7_内存需求.webp

03、使用Web UI界面连接Ollama

ollama没有界面化的页面使用,它是在终端里交互的,所有我们要使用图形化的界面里去操作,这是我们可以使用Open WebUI。

Open WebUI是一个开源的Web UI界面,github地址:github.com/open-webui/…

  • 1、下载和运行

使用Docker方式运行Open WebUI,直接一条命令解决下载和运行:

ai_5_8_open-webui启动命令.webp

bash复制代码docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

命令解释:

  • -d:后台运行
  • -p 3000:8080:将容器的8080端口映射到主机的3000端口
  • --add-host=host.docker.internal:host-gateway:添加主机映射,用于访问主机的Docker容器
  • -v open-webui:/app/backend/data:将主机的open-webui目录映射到容器的/app/backend/data目录
  • --name open-webui:设置容器名称
  • --restart always:设置容器总是重启
  • ghcr.io/open-webui/open-webui:main:镜像地址

启动日志:

ai_5_8_open-webui启动日志.webp

注意:open-webui启动时有点慢,需要等待一会。可以通过docker logs open-webui查看日志。红框的可以不用理会。

  • 2、注册

第一次使用时需要进行注册,这个数据都是本地存储。

ai_5_10_open-webui注册.webp

  • 3、登录

ai_5_9_open-webui登录.webp

  • 4、open-webui使用界面

ai_5_11_open-webui界面.webp

  • 4、设置

ai_5_12_open-webui设置界面.webp

  • 5、模型选择

ai_5_13_open-webui模型选择.webp

04、本地化知识库

1、open-webui界面文档设置

ai_5_14_open-webui文档设置.webp

2、加载网页或者文档

在对话窗口通过#+链接加载网页,通过对话框的+上传文件,也可以在文档中导入。

ai_5_15_open-webui文档或者网页加载.webp

如果对知识库有更高的需求,可以使用AnythingLLM这个软件,github地址:github.com/Mintplex-La…

<think>嗯,用户想了解如何搭建本地大模型知识库。首先,我需要理清楚搭建的主要步骤,然后分步骤解释。可能要从硬件软件需求开始,然后是选择模型,数据准备,部署知识库构建,优化测试,最后维护。每个步骤都需要详细说明,但又要保持简洁,避免用户被过多细节淹没。 硬件方面,GPU是必须的,特别是大模型需要显存。比如NVIDIA的A100或者RTX 3090。内存存储也不能少,用户可能需要知道至少需要多少RAM存储空间。软件环境的话,Python、PyTorch或TensorFlow,还有Hugging Face的库,这些都是常用的。不过用户可能对这些工具不太熟悉,需要简单解释一下它们的作用。 模型选择部分,得列举几个常用的大模型,比如LLaMA、ChatGLM,还有Hugging Face的模型库。用户可能不知道这些模型的特点,需要说明它们的适用场景,比如中英文支持、资源消耗等。可能需要提醒用户根据计算资源选择合适的模型,比如7B参数的模型需要多少显存,帮助用户做决策。 数据准备是关键,用户可能有自己的数据,但需要清洗预处理。格式转换也很重要,比如转成JSON或者文本文件。可能还要提到数据增强的方法,比如去重、分词,或者使用正则表达式清洗数据。这部分用户可能需要具体例子,但暂时先点到为止,后续可以深入。 模型部署方面,Hugging Face的Transformers库是常用的,加载预训练模型,然后进行微调。微调需要准备数据集,设置训练参数。这里可能需要解释一下微调的概念,以及为什么需要微调。另外,量化技术可以降低资源消耗,比如使用bitsandbytes库,但会影响精度,需要权衡。 构建知识库的话,向量数据库如Faiss或Milvus,这些可能用户不太熟悉,需要说明它们的作用,即将文本向量化后存储,方便检索。RAG技术结合检索生成,提升回答的准确性。这里可能需要简单说明RAG的工作原理,比如先检索相关文档,再生成回答。 优化测试部分,性能监控工具如NVIDIA的Nsight,帮助用户优化模型。测试时需要多角度验证,确保回答正确。用户可能需要知道具体测试的方法,比如人工检查或自动化测试。 长期维护方面,定期更新数据模型,监控资源使用情况。用户可能关心如何更新模型,是否需要重新训练,或者增量训练。安全性隐私保护也很重要,特别是处理敏感数据时,要提醒用户加密权限控制。 常见问题里,资源不足的解决办法,比如模型量化或分布式训练。中文支持可能需要用特定的模型或自己微调。处理专业领域数据需要领域适配,可能要用领域内的数据进行微调。 整个流程下来,要确保逻辑清晰,步骤明确,同时考虑用户可能的疑问点,提前给出解答。避免使用太多技术术语,或者适当解释术语,让不同技术背景的用户都能理解。可能还需要推荐一些工具库,帮助用户快速上手。最后提醒用户根据实际情况调整,比如资源有限时的替代方案。</think>### 本地大模型知识库搭建指南 #### 1. **硬件与软件准备** - **硬件需求** - **GPU**:建议使用显存≥24GB的显卡(如NVIDIA A100、RTX 3090/4090),显存不足时可选择模型量化或分布式训练。 - **内存**:推荐≥64GB RAM。 - **存储**:预留≥500GB SSD空间(用于存储模型、数据集及向量数据库)。 - **软件环境** - **操作系统**:Linux(推荐Ubuntu 22.04)或Windows WSL2。 - **依赖库**:Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow、Hugging Face Transformers、LangChain等。 - **工具链**:Docker(可选)、CUDA/cuDNN(GPU加速必需)。 #### 2. **模型选择与部署** - **模型选型** - **开源大模型**: - LLaMA-2(7B/13B参数,需申请权限) - ChatGLM3-6B(中英双语,显存需求低) - Falcon-40B(商用友好,需高性能硬件) - **轻量化模型**: - 使用Hugging Face Model Hub搜索适配场景的模型(如`bert-base-chinese`)。 - **部署流程** 1. 下载预训练模型权重(Hugging Face或官方渠道)。 2. 加载模型: ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b") ``` 3. 使用量化技术(如4-bit/8-bit)降低显存占用: ```python model = model.quantize(4) # 4-bit量化示例 ``` #### 3. **数据准备与处理** - **知识数据来源** - 结构化数据:数据库导出的CSV/JSON文件。 - 非结构化数据:PDF、Word、网页爬虫数据(需文本提取)。 - **数据清洗** - 去噪:移除HTML标签、特殊符号、乱码。 - 分词:使用jieba(中文)或spaCy(英文)。 - 向量化:通过BERT等模型生成文本嵌入(Embedding)。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer encoder = SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2") embeddings = encoder.encode(["文本示例1", "文本示例2"]) ``` #### 4. **构建知识库系统** - **向量数据库选型** - **本地部署**:Faiss(轻量级)、Milvus(分布式支持)。 - **云服务**:Pinecone(付费,免运维)。 - **检索增强生成(RAG)** 1. 将知识数据存入向量数据库: ```python import faiss index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1]) index.add(embeddings) ``` 2. 提问时先检索相关文档,再输入大模型生成答案: ```python query_embedding = encoder.encode(["用户问题"]) distances, indices = index.search(query_embedding, k=3) # 返回Top3相关结果 context = [knowledge_base[i] for i in indices[0]] answer = model.generate(context, query) ``` #### 5. **优化与测试** - **性能优化** - 使用vLLM加速推理(吞吐量提升5-10倍)。 - 采用HTTP API封装模型服务(FastAPI框架)。 - **效果验证** - 测试集覆盖:事实性问题、逻辑推理、多轮对话。 - 评估指标:回答准确率、响应延迟(RT≤3秒为佳)。 #### 6. **长期维护** - **数据更新**:定期增量导入新知识,重新生成向量索引。 - **模型迭代**:监控日志,根据用户反馈微调模型(LoRA/P-Tuning)。 - **安全防护**: - 输入过滤:防止Prompt注入攻击。 - 访问控制:API密钥验证+IP白名单。 --- ### 常见问题解答 1. **资源不足怎么办?** - 使用量化模型(如ChatGLM3-6B-INT4),显存需求可降至6GB。 - 采用CPU推理(速度下降,需开启OpenBLAS优化)。 2. **如何支持中文?** - 优先选择多语言模型(如mT5、ChatGLM3),或对英文模型进行SFT微调。 3. **专业领域适配?** - 领域数据微调:准备1k-10k条领域QA对,使用LoRA高效微调。 --- > **提示**:若需低成本启动,可先尝试LM Studio(桌面端离线运行LLM)或Ollama(Mac/Linux一键部署)。
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