本地电脑使用ollama部署大模型并安装Chatbox
某些场景下可能希望构建一个完全本地离线可用的大模型,方法很多,模型也很多,比如 qwen、qwen2、llama3等,最简单快捷的首推使用 ollama 部署,模型选用 qwen 或 qwen2,针对中文任务效果更好。
首先下载 ollama 双击安装(277MB)
ollama下载地址: www.ollama.com/download
下载后双击安装
安装完毕后打开命令行黑窗口
开始菜单中找到命令提示符,点击打开
或者随便打开任意一个文件夹,然后在文件夹地址栏中输入 cmd
按回车。
都能打开一个黑窗口
找到想要使用的模型,推荐 qwen系列
打开这个网址 www.ollama.com/library 可以选择要使用的模型
比如使用 qwen,点击进入后,会看到如下
点击下拉框,可选择模型版本列表,4b
代表该模型有40亿参数,当然参数越大效果越好,但同样也要求你的电脑配置越高,不够高的话不仅运行慢,还可能卡死机。
如果你有英伟达显卡,并且独立显存不低于12G,可以选择 14b
/ 32b
版本,否则建议选择 7b
选择后,右侧会显示对应的下载命令,点击复制图标复制该命令,以7b为例命令是 ollama run qwen:7b
复制后回到黑窗口,点击鼠标右键粘贴该命令,然后回车,就开始了下载,耐心等待下载完毕。
直接在黑窗口交互方式使用
上面下载完毕后,就可以直接在黑窗口中使用了,试试先询问它是谁吧
关闭了黑窗口,如何在次使用呢
还记得怎么打开cmd吗,用同样方法去打开它,然后同样去粘贴命令。7b的命令是ollama run qwen:7b
就自动打开了。
还想使用其他模型怎么办
同样方法,去 www.ollama.com/library 这个地址找到想用的模型,点击进入,选择模型版本,复制右侧命令,到 cmd黑窗口中粘贴回车。
cmd黑窗口太难用了,有没有ui界面
搭配 ollama 最好用的ui界面首推ollama官方的 docs.openwebui.com
如果你懂 docker部署或略懂代码,可参考手动安装。
如果你只想下载一个exe鼠标点点就能使用,可下载 chatbox,双击安装,同安装其他软件一样方法
第一次运行点击设置
然后点击“显示”,再从下拉框里选择 “ollama”
然后在模型下拉框里选择你要使用的模型,所有通过 ollama run 命令安装的模型都会在此显示,选择好后点击保存
接着就可以发问了。更多使用方法可在左侧探索哦
如果想更改模型怎么办呢?看到左下角的“设置”了吗,点它就行了
pyVideoTrans视频翻译配音软件中能接入吗
当然可以,打开视频翻译软件-左上角设置菜单-本地兼容openai大模型–填写地址“http://127.0.0.1:11434/v1”
就可以了。主界面翻译渠道选择“LocalLLM”,完毕
如何系统的去学习AI大模型LLM ?
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI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。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
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
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3:AI大模型应用架构实践
- 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
- 内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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