关于ollama

• ollama和LLM（大型语言模型）的关系，类似于docker和镜像，可以在ollama服务中管理和运行各种LLM，下面是ollama命令的参数，与docker管理镜像很类似，可以下载、删除、运行各种LLM

代码语言：javascript

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

• 官网：https://ollama.com/
• 非常简洁

本篇概览

• 作为入门操作的笔记，本篇记录了部署和简单体验ollama的过程，并且通过docker部署了web-ui，尝试通过页面使用大模型
• 本次操作的环境如下

1. 电脑：macbook pro m1，Sonoma 14.4.1
2. ollama：0.1.32

安装

• 在官网首页点击Download即可下载，得到zip安装包，解压后就是应用程序了

• 会提示是否移动到应用程序目录，回车确认

• 打开后是个简单的页面

• 完成安装，会有一个提示，告诉你如何安装指定模型

关于模型

• ollama支持的全量模型在这里：https://ollama.com/library
• 官方给出的部分模型

Model	Parameters	Size	下载命令
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Phi-3	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

• 另外需要注意的是本地内存是否充足，7B参数的模型需要8G内存，13B需要16G内存，33B需要32G内存

运行8B的Llama3

• 我的mac笔记本内存16G，所以打算运行8B的Llama3，命令如下

代码语言：javascript

ollama run llama3

• 第一次运行，因为没有模型文件，所以需要下载，等待下载中

• 下载完毕后就可以问答了

• 退出的方法是输入/bye

Linux版本

• 如果操作系统是Linux，安装命令如下

代码语言：javascript

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

• 安装完成后还要启动

代码语言：javascript

ollama serve

webui

• 如果电脑上装有docker，请执行以下命令来启动ollama的webui

代码语言：javascript

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

• 出现登录页面，需要点击右下角的Sign up先注册

• 完成注册后，第一次登录会出现特性介绍

• 可以在这里修改系统语言

• 接下来试试聊天功能，先是选择模型，由于刚才已经下载过模型了，这里只要选择即可，如下图

• 然后就可以对话了

• 在设置页面可以管理模型

• 至此，最基础的操作已经完成，如果您正处于初步尝试阶段，希望本文可以给您一些参考

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

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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

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

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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