AI大模型本地化全流程：基于Ollama的微调与部署教程！

最新推荐文章于 2025-05-10 20:14:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-10 20:14:08 发布

· 982 阅读

29 ·

版权

文章标签：

#人工智能 #机器学习 #java #开发语言 #学习

介绍

llama：LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由 Meta（原Facebook公司）发布的一系列大型语言模型。这些模型旨在处理和生成自然语言文本，能够执行多种任务，如文本摘要、翻译、问答、文本生成等。LLaMA 模型因其高效的性能和较小的模型尺寸而受到关注，这使得它们能够在资源有限的环境中运行，例如个人计算机或移动设备。
Ollama：是一个开源的大型语言模型服务工具，由 Meta发布。

前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

平台功能

模型运行和管理：Ollama 允许用户在本地机器上运行大型语言模型，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型。
模型库：Ollama 拥有一个丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地集成到各种应用程序中。
多模态模型支持：Ollama 支持多模态模型，能够理解和生成与图像相关的描述。
REST API：Ollama 提供了一个 REST API，用于运行和管理模型，包括生成响应和与模型进行聊天。
跨平台支持：Ollama 支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统，并且可以通过 Docker 容器进行部署。
硬件加速：Ollama 能够识别正在运行的硬件，并在可能的情况下调用 GPU 加速模型的运行。
易用性：Ollama 提供了多种安装方式，简化了安装和配置过程，使得用户即使没有专业背景也能轻松使用。
社区集成：Ollama 拥有丰富的社区生态，提供了多种交互界面和插件，如网页、桌面、终端等，以及 Raycast 插件等。
模型自定义：用户可以通过 Modelfile 自定义模型参数，包括系统提示词、对话模板、模型推理温度等。
开源：作为一个开源项目，Ollama 允许用户查看、修改和贡献代码，促进了社区的协作和发展。

平台优势

Ollama 平台在性能、稳定性和灵活性等方面相比其他 AI 平台具有一些显著的优势：

性能：Ollama 支持 GPU 加速，这使得它在处理大型语言模型（LLMs）时能够提供更快的推理速度。此外，Ollama 允许并发请求，更好地利用 GPU 资源，从而提高吞吐量。
稳定性：Ollama 提供了强大的模型管理功能，包括多版本控制和自动更新，这有助于确保平台的稳定性和模型的持续改进。
灵活性：Ollama 设计上考虑了未来模型的扩展性，易于添加新模型或更新现有模型。它还提供了灵活的安装方式，支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统，并且可以通过 Docker 容器进行部署。
易用性：Ollama 提供了简单的安装和配置过程，使得用户即使没有专业背景也能轻松使用。它还提供了多种交互界面和插件，如网页、桌面、终端等，以及 Raycast 插件等，增加了使用的灵活性。
本地化部署：Ollama 允许在本地机器上运行复杂的 AI 模型，降低了对网络的依赖，提高了数据处理的隐私性。
社区支持：Ollama 拥有活跃的社区和丰富的文档，便于用户学习和交流。
跨平台应用：Ollama 不仅限于 Linux，还提供了跨平台支持，无论使用 Windows、macOS 还是 Linux，都能满足用户的需求。
与 Python 的集成：Ollama 与 Python 的无缝集成，只需几行代码，就可以运行本地语言模型并将其集成到 Python 项目中。
隐私保护：OLLAMA 使所有数据处理在本地设备上完成，这对于用户隐私来说是一大胜利。
多功能性：OLLAMA 不仅适用于 Python 爱好者，其灵活性还使其适用于各种应用，包括 Web 开发。

部署流程

step1 安装Ollama

https://ollama.com/
验证：
http://localhost:11434/
配置环境变量

OLLAMA_MODELS = E:/xxx
OLLAMA_HOST = 0.0.0.0:11434
OLLAMA_ORIGINS = *

step2 下载模型

https://ollama.com/library

step3 安装ollama-webui-lite

https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite
在这里插入图片描述

验证：
http://localhost:3000/

api接口访问ollama

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt":"Why is the sky blue?"
 }'

注意：为了其他电脑能够访问，修改源码文件：src/lib/constants.ts，将localhost改为本机IP

在社区获取更多模型

https://huggingface.co/
https://hf-mirror.com/models
选择library-gguf，可通过Chinese进行筛选支持中文的模型。
在这里插入图片描述

下载gguf文件后，使用ollama提供的指令进行加载模型。
https://github.com/ollama/ollama

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉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。

👉大模型实战案例👈

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。

在这里插入图片描述

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
在这里插入图片描述

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 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；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓