Ollama介绍

Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。

主要特点

简化部署: Ollama 使用 Docker 容器技术来简化大型语言模型的部署和管理。用户只需简单的命令即可启动和停止模型，而无需担心底层的复杂性。

丰富的模型库: Ollama 提供了丰富的预训练模型库，涵盖了各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。用户可以轻松地选择和使用所需的模型。

跨平台支持: Ollama 支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux，使其能够满足不同用户的需求。

灵活的自定义: Ollama 提供了灵活的自定义选项，允许用户根据自己的需求调整模型的行为。

主要优点

离线使用: Ollama 可以让用户在离线环境下使用LLM，这对于隐私敏感或网络连接不稳定的情况非常有用。

降低成本: Ollama 可以帮助用户降低使用LLM的成本，因为它避免了云服务的高昂费用。

提高安全性: Ollama 可以提高LLM使用的安全性，因为它允许用户完全控制自己的数据和模型。

应用场景

研究和教育: Ollama 可以用于自然语言处理、机器翻译、人工智能等领域的教学和研究。

开发和测试: Ollama 可以用于开发和测试新的自然语言处理应用程序。

个人使用: Ollama 可以用于个人创作、娱乐等目的

示例模型

以下只是部分模型：

模型	参数	大小	下载
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Phi 3 Mini	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Phi 3 Medium	14B	7.9GB	ollama run phi3:medium
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Moondream 2	1.4B	829MB	ollama run moondream
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
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

Llama3 介绍

Llama3 是由 Meta AI 开发的最新一代开源大型语言模型 (LLM)。它基于 137B 参数的 Transformer 架构，在大量文本和代码数据集上进行训练。与前代模型相比，Llama3 在许多自然语言处理任务上表现出更强的性能。

功能展示

文本生成: Llama3 可以生成更具创意和信息量的文本，包括诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。

翻译: Llama3 可以更准确地翻译语言，并支持更多语言之间的互译。

问答: Llama3 可以更准确地回答问题，即使是开放式、有挑战性或奇怪的问题。

代码生成: Llama3 可以生成更复杂的代码，并可以根据需求生成不同编程语言的代码。

Llama3 的应用

用于各种领域，包括：

自然语言处理: Llama3 可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答、文本摘要、情感分析等。

机器学习: Llama3 可以作为其他机器学习模型的特征提取器或预训练模型。

教育: Llama3 可以用于个性化学习、自动批改作业、创建教育内容等。

娱乐: Llama3 可以用于生成游戏内容、创作故事、编写音乐等。

商业: Llama3 可以用于客户服务、市场营销、产品开发等。

Lama3 的发布标志着 LLM 技术的重大进展。它使研究人员和开发人员能够更轻松地构建和使用强大的语言模型，并有望推动自然语言处理领域取得新的突破。

Llama3 的未来

Llama3 是一个不断发展的项目。Meta AI 将继续改进模型的性能和功能，并将其应用于新的领域。

部署教程

1.下载Ollama

下一步默认下载即可

2.下载llama3的大模型

选择对应的版本下载即可(根据自己的电脑硬件需求) ，我这边下载一个8b的模型用于测试！

管理员模式打开CMD命令行输入在官网复制的模型命令

第一次登录需要下载，请耐心等待

进入字符界面之后提问问题(如果回答的是英文，你可以让他使用中文去回答)

我简单的提问几个问题给大家实验

>>> 用中文介绍一下自己 我是 LLaMA，Meta AI 研究院开发的一款人工智能助手。我可以理解和回应人类语言，就像进行正常对话一样。

以下是一些关于我的有趣事实：

1. 对话式 AI：我被设计成可以模拟人际对话，使用自然语言处理（NLP）和机器学习算法来理解上下文并回应。 2. 知识库：我的训练数据包括了来自各种来源的海量文字，这使得我能够提供关于多种主题的信息，包括历史、科学、技术、文化 等。 3. 多语言支持：我可以理解和回应多种语言，虽然我的语言能力可能因语言而异。 4. 创造生成：除了提供事实信息，我还能生成Creative内容，如故事、诗歌或剧本对白。 5. 不断学习：随着我与更多用户的交互和反馈，我不断学习并改进自己的回答，以更好地为您服务。

一些我擅长的话题包括：

• 科学：物理、生物、化学、天文学 * 技术：编程语言、软件开发、人工智能、机器学习 * 历史：世界历史、文化事件、名人 * 文化：音乐、电影、文学、艺术 * 健康与 wellness：医学、营养、健身

如果您有任何问题，请随时提出，我将尽力提供有帮助的回答！

>>> 介绍一下java Java 是一种广泛使用的编程语言，首次出现于1995年。它由 James Gosling 和 Sun Microsystems 开发，现由 Oracle Corporation 维护。

以下是一些关于 Java 的有趣事实：

1. 面向对象：Java 是一种面向对象的编程语言，它支持封装、继承和多态等基本概念。 2. 平台独立：Java 语言具有平台独立性，可以在任何支持 Java 虚拟机（JVM）的设备上运行，不管是 Windows、Macintosh 或 Linux。 3. 跨平台开发：Java 的“Write Once, Run Anywhere”（写一遍，跑处处）特点，使得开发者可以使用 Java 开发的应用程序在多种平台上运行，这提高了应用程序的可移植性和广泛性。 4. 安全：Java 语言具有强大的安全机制，可以防止代码注入、数据泄露等安全问题。 5. 庞大社区：Java拥有一个庞大的开发者社区，提供了大量的开源库和工具支持。

一些 Java 的常见应用场景包括：

• Web 开发：使用 Spring、Struts 等框架开发 web 应用程序 * Android 开发：使用 Android SDK 和 Java 开发移动应用程序 * Desktop 应用程序开发：使用 Swing 和 AWT 开发桌面应用程序 * Enterprise software development：使用 Hibernate、iBatis 等框架开发企业级软件

Java 的一些常见特性包括：

• Class 文件：Java 程序编译后的文件格式 * JVM（Java Virtual Machine）：负责执行 Java 代码的虚拟机 * bytecode：Java 代码在 JVM 中执行前的中间语言形式 * Garbage Collection（GC）：自动内存管理机制，避免内存泄露和垃圾收集

如果您想了解更多关于 Java 的信息，请随时提出问题，我将尽力提供有帮助的回答！

可以看出回答问题的时候占用的是你本地的CPU内存资源，当他结束后CPU瞬间得到释放

当然你的性能越好，他回答的速度也就很快

提示

如果想进入需要输入你对应模型的命令:ollama run llama3:8b

缺点就是在命令行访问十分的不方便

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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、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

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。