LLM | Ollama 安装、运行大模型(CPU 实操版)

news2024/11/22 21:43:46

1. 操作步骤

1.1 安装
# 通过 homebrew 安装
brew install ollama

1.2 验证(可跳过)
# 输出命令使用提示则安装成功
ollama --help

1.3 启动服务端
# 启动 ollama 服务(默认在 11434 端口,模型文件在 ~/.ollama)
ollama serve

1.4 跑通第一个模型
# 新开一个终端窗口,执行如下命令(将下载并运行 Qwen2 的 0.5B 的 Chat 模型)
ollama run qwen2.5:0.5b-instruct

2. 参考资料

2.1 Ollama
GitHub

github.com/ollama/olla…

3. 资源

3.1 Ollama
library(模型工厂)

ollama.com/library

如何学习AI大模型 ?

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

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光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)

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截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程文末领取哈)

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👉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

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