在本地运行大语言模型有诸多优点：

比如可以保护隐私、不会产生费用、可以无视网络问题、可以尝鲜各种开源模型等等。

Ollama是本地部署并运行LLM的工具。

Ollama支持当前主要的开源大模型， 比如llama2、千文qwen、mistral等。

[Ollama官网上的开源模型列表。]

下载并安装 Ollama

Ollama下载地址：[ollama.com/download]

安装开源模型

现在Ollama已经安装完了，我们需要在终端中输入下方命令运行一个大语言模型进行测试，这里以对在中文方面表现相对好些的千问为例，大家也可以使用其他的模型。

ollama run qwen2

命令行运行本地模型

上一步是首次安装模型，安装完成后再次运行 ollama run qwen2

命令行运行的效果：

在浏览器中运行 qwen2

a、首先安装一个Docker容器，下载地址：[www.docker.com/products/do…]

正常安装就行了。

b、然后安装 docker

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

运行这条命令去拉取 Open WebUI 的 docker 镜像并运行

附：[Open WebUI github 地址]
修改端口映射，映射到 localhost:3000 端口

最后去访问 localhost:3000 随便注册一个用户名密码

c、选择语言和模型

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

👉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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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