运用Ollama部署大语言模型Qwen

---

前言

    大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习技术的人工智能模型，它能够处理和生成自然语言文本。最近两年大语言模型比较火热，而且使用过程中大家也比较担心的就是数据泄露问题(比如数据被收集用作更大模型训练)，所以想在本地服务器上搭建一个大语言模型服务，这样对于数据泄露也不用那么担心了。

---

一、硬件环境

    部署环境采用阿里云服务器，配置：2核2GB，操作系统：Ubuntu 22.04 64位

二、工具介绍

    本地搭建，我们会使用一些开源的工具和开源的大语言模型。

1.ollama

Github:https://github.com/ollama/ollama
官网：https://ollama.com/

    Ollama是一个开源的大语言模型平台，它旨在简化大型语言模型（LLM）的本地部署和运行过程，降低使用门槛，让开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境中快速实验、管理和部署最新的大语言模型。

核心功能与特点：

• 本地部署：Ollama提供了类似于Docker的CLI界面，使用户能够快速在本地进行大语言模型的推理部署，无需依赖云服务或远程服务器。
• 丰富的模型库：Ollama支持多种大型语言模型，如Llama 2、Mistral等，用户可以下载和运行这些模型，满足不同场景下的需求。
• 自定义和创建模型：除了运行现有的大型语言模型外，Ollama还允许用户通过Modelfile定义和创建自定义模型，满足特定应用场景的需求。
• API接口和聊天界面：Ollama提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，用户可以通过接口使用最新版本的GPT模型，并支持热加载模型文件。
• 多平台支持