GitHub 23k Star 在本地轻松运行AI模型的开源项目

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonhy/article/details/145980048

大家好！今天要给大家带来一个在GitHub上获得23k星标的开源项目——LocalAI。这是一个自由、开源的OpenAI替代方案，它作为一个本地AI推理的REST API，兼容OpenAI等API规范，让你可以在本地或企业内部轻松运行大型语言模型（LLMs），生成图像、音频等，而且不需要GPU。

项目核心优势：

• 本地化：LocalAI允许你在本地硬件上运行AI模型，这意味着你的数据不必上传到云端，增强了数据隐私和安全性。
• 兼容性：支持多种模型家族，并且可以作为OpenAI等API的直接替代品，降低了迁移成本。
• 易用性：通过Docker等容器技术，LocalAI可以轻松部署和运行，无需复杂的配置。

如何使用LocalAI：安装LocalAI非常简单，你可以通过以下命令快速开始：

curl https://localai.io/install.sh | sh

或者使用Docker运行：

docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-aio-cpu

加载模型也很简单，例如从模型库中加载一个模型：

local-ai run llama-3.2-1b-instruct:q4_k_m

项目最新动态：

📖使用 GPT 生成文本（llama.cpp、、gpt4all.cpp… 📖 等等）
🗣文本转音频
🔈音频转文本（带音频转录whisper.cpp）
🎨稳定扩散的图像生成
🔥类似 OpenAI 的工具 API
🧠向量数据库的嵌入生成
✍️受限语法
🖼️直接从 Huggingface 下载模型
🥽视觉 API
📈重新排序 API
🆕🖧 P2P 推理
🌍 集成 WebUI！

项目地址：LocalAI GitHub

LocalAI作为一个社区驱动的项目，由Ettore Di Giacinto创建和维护。它不仅提供了一个强大的本地AI解决方案，而且还在不断地更新和扩展其功能。如果你对AI技术感兴趣，或者正在寻找一个可以在本地部署的AI模型运行平台，LocalAI绝对是一个值得关注和尝试的项目。希望这篇文章能够帮助你了解LocalAI，并激发你探索AI技术的热情。我们下次再见！

项目地址：

https://github.com/mudler/LocalAI

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🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

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。

在这里插入图片描述

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)
在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

五、AI产品经理大模型教程

在这里插入图片描述

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