优质开源项目介绍：在本地部署和运行大模型的开源框架（附教程）

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在本地部署和运行大模型的开源框架

源代码

http://www.gitpp.com/ai-report/ollama-cn

学习大模型必备的利器！！

开源项目Ollama是一个旨在简化开源大语言模型（LLM）在本地部署和运行的开源框架。以下是关于Ollama的详细介绍：

一、项目背景与目的

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，对于非专业开发者或初学者来说，部署和运行这些模型往往涉及复杂的配置和编程知识，门槛较高。Ollama项目的诞生，正是为了打破这一限制，使更多人能够轻松地在本地环境中运行和管理大型语言模型。

二、项目特点

简化部署流程：

Ollama提供了一键安装和配置的功能，大大降低了使用开源大语言模型的门槛。
支持多种操作系统平台，包括macOS、Windows（预览版）、Linux等，以及Docker容器化部署，方便用户在不同环境下进行安装和使用。

预构建模型库：

Ollama内置了预构建模型库，包含一系列预先训练好的大型语言模型，如Llama系列（LLaMA、Code LLaMA等）、Gemma、Mistral等。
用户可以直接选用这些模型，无需从头训练或自行寻找模型源，大大节省了时间和资源。

用户友好的界面：

Ollama的设计直观易用，提供了命令行接口和图形化界面（通过结合其他工具如Open WebUI实现），适用于不同技术水平的用户。

API支持：

Ollama提供了一个简洁的API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例。
这降低了与模型交互的技术门槛，促进了LLM技术的广泛应用。

跨平台支持：

Ollama支持多种操作系统平台，确保用户能在多种平台下顺利部署和使用。

可定制性：

用户可以根据需求对模型进行微调或添加自定义提示，以满足特定应用场景的需求。

数据安全：

通过在本地部署大语言模型，用户可以更好地保护数据隐私和敏感信息，避免数据泄露的风险。

三、项目功能

模型下载与运行：

用户可以通过简单的命令行指令下载和运行Ollama内置的预构建模型。
例如，使用ollama run llama2命令即可在本地启动Llama 2模型。

模型管理与监控：

Ollama提供了模型管理功能，用户可以查看当前运行的模型列表、停止或删除模型等。
通过监控功能，用户可以实时了解模型的运行状态和性能指标。

API调用与集成：

开发者可以通过Ollama提供的API将大语言模型集成到自己的应用程序中。
这使得大语言模型的应用场景更加广泛，如智能客服、内容创作、数据分析等。

四、项目生态与社区

丰富的生态系统：

Ollama与多个开源项目和工具兼容，如Open WebUI等，形成了一个丰富的生态系统。
用户可以在这个生态系统中找到更多与Ollama相关的资源和插件。

活跃的社区支持：

Ollama拥有一个活跃的社区，用户可以在社区中分享经验、提出问题和获取帮助。
社区成员还可以参与项目的开发和完善工作，共同推动Ollama的发展。

五、项目应用案例

Ollama可以应用于多个领域，如：

智能客服：通过集成大语言模型，实现智能客服系统的自动回复和对话功能。
内容创作：利用大语言模型生成文章、诗歌、小说等文本内容。
数据分析：通过大语言模型对文本数据进行分类、摘要、情感分析等处理。
教育：开发基于大语言模型的智能辅导系统或在线学习平台。

六、项目展望

随着人工智能技术的不断发展和完善，Ollama有望在更多领域发挥重要作用。未来，Ollama将继续优化和完善其功能，提供更多预构建模型和支持更多操作系统平台。同时，Ollama还将加强与社区的合作与交流，共同推动开源大语言模型技术的发展和应用。

概括来说，Ollama是一个功能强大、易于使用的开源框架，它极大地降低了开源大语言模型在本地部署和运行的门槛。对于对人工智能感兴趣的个人开发者、研究人员和企业技术人员来说，Ollama是一个值得尝试的工具。

在本地部署和运行大模型的开源框架

源代码

http://www.gitpp.com/ai-report/ollama-cn

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 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。

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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)
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三、LLM大模型系列视频教程

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

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五、AI产品经理大模型教程

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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