10分钟，部署一个只属于你的大模型本地知识库-上篇（纯教程）

部署一个本地知识库，将你所有的东西都丢进去，一查即出，重要的是不用担心泄密，是不是很优秀。

折腾了好几天，林大终于部署好了自己的知识库。感觉非常棒。

林大的机器配置如下：E5+X99+64G+2080Ti 22G +windowns。

这次我们的方案是采用ollama+docker+dify的方案。

1. ollama：

Ollama是一个开源工具,它让用户能够在本地轻松运行和管理大语言模型。其主要特点包括:

官网下载ollama https://ollama.com/download

按常规步骤安装.

2. 更改下模型下载路径：

因为ollama下载模型默认装在C盘，多下几个C盘就爆了，所以我们得更改大模型下载路径。

1）搜索系统环境变量

2）环境变量

3）新建

4）如下填写

3.下载大模型

点击复制键

然后在win里打开cmd

粘贴刚刚的命令，下载大模型

4. 完成下载后，其实在命令行里就可以使用llama3.1了。

但界面实在不友好。所以我们得装个好看的界面。

5. 安装docker desk

我们到https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 下载docker desk。

5. 安装完后打开

6. 安装dify

在这个链接下载dify

https://github.com/langgenius/dify

然后文件包的路径下，打开powershell里运行如下命令

cd docker

cp .env.example .env

docker compose up -d

待拉取完毕，在浏览器中输入http://localhost/signin，即可登录dify。

下期，我们介绍dify中的配置。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

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！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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