之前国外有一初学者小哥在Google Colab（A100 40G）利用DPO微调Mistral 7B，微调后的模型在基准测试中取得不错的成绩，从那时起，我觉得在笔记本电脑上运行/微调大模型并非遥不可及的。

对于初学者而言，如果能在自己的笔记本运行/微调大模型，对自己学习大模型的信心也会大增。所以我最近开始着手准备《初学者笔记本电脑挑战大模型》系列文章，希望对各位想学习大模型的同学有所帮助。

我们在后续文章以笔记本电脑作为载体，从配置环境到运行大模型、到微调、再到RAG、再到大模型应用程序，逐渐展开相关介绍。之前已经提供笔记本配置大模型运行环境的相关介绍，### 笔记本电脑配置及环境

笔记本电脑配置： i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB

主要使用的编程环境：JetBrains PyCharm，JetBrains WebStorms, Microsoft VS Code

操作系统：Windows 11, WSL Ubuntu

笔记本跑大语言模型简介

我们进入正题，如何在笔记本跑大语言模型？方法有很多种，总结来说，包括llama.cpp（GGUF），ExLlamaV2，AutoGPTQ，AutoAWQ，GPTQ-for-LLaMa以及直接调用huggingface transformers，使用的工具包括LMStudio、oobabooga/text-generation-webui，ollama，llama.cpp等工具，目前性能最好的是EXLlamaV2，但只有oobabooga/text-generation-webui支持，而GGUF格式（该格式是llama.cpp2023年8月推出的格式，用以取代GGML格式，用于GPU/CPU的推理）有很多工具支持。

Ollama介绍

我们今天介绍的工具是ollama，ollama是用Go语言写的开源大模型运行软件（你可以认为是llama.cpp的Go语言版），支持GPU/CPU混合模式，你可以根据自己笔记本电脑GPU、GPU显存以及CPU、内存的情况，选择不同量化版本的大模型。以下是一些参考大模型参数、GGUF文件大小以及下载模型指令：

可以基于量化后文件大小初步判断需要的内存或者显存，当然如果你要比较顺畅运行大模型，至少8G的内存/显存运行7B模型，至少16GB内存/显存运行13B，至少32GB内存/显存运行34B的模型。如果你硬要运行更大的模型，那么需要选择更低精度的量化。根据我电脑配置（16GB GPU显存/32G内存）情况，可以轻松跑7B fp16大模型，比如mistral_7b_16fb，也可以顺畅跑13b_int8，比如llama 2 13b Int8。但如果跑Yi 34B Q5_K_M模型就有点吃力，跑llama70b Q4_K_M更吃力。当然如果降低精度， Yi 34B Q4_K_M 或者Q3就比较顺畅。

ollama安装及使用

安装前的准备

目前ollama支持MacOS和Linux，如果要在Windows使用，需要安装WSL的Ubuntu（目前我就是通过这种方式使用ollama），并且配置WSL的CUDA（如果你有NVidia的GPU，一定要配置好CUDA，这样模型的推理才能使用GPU，推理速度才能更快）。

你可以通过nvidia-smi指令来确认是否安装好WSL的CUDA，如下所示：

接下来安装ollama，安装ollama很简单，通过如下指令即可：

curl https://ollama.ai/install.sh| sh

如果你之前没有安装过curl，可以通过如下指令安装：

sudo apt-get install curl

模型下载和运行

到ollama网站寻找你需要使用的模型，该网站有热门的模型Mistral、llama2等可供下载。

当然如果你需要大模型来辅助你编写代码，你可以下载codellama或者deepseek coder，如下图所示：

找到相应的模型，并拷贝模型下载运行代码，比如下载运行deepseek-coder 6.7b q8量化版

ollama run deepseek-coder:6.7b-base-q8_0

对我的这样配置笔记本电脑来说，运行6.7B Q8量化版很顺畅。

模型运行监控

如果要监控ollama的运行状态，可以输入如下指令：

journalctl -u ollama.service |tail -n 200 |more

总的来说，ollama在Windows的WSL中的安装很简单，下载和运行模型也简单，相信你会喜欢上它的。

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