简易三步骤教程:轻松在本地搭建并运行大型模型!

news2024/11/7 16:22:29

在当前的技术环境下,大型语言模型(LLMs)已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能,包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展,个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型,以探索和利用它们的潜力。本文将详细介绍如何使用Ollama,一个开源项目,在Mac上本地运行大型模型(Win同理)。通过遵循以下步骤,即使是配备了几年前硬件的电脑,也能够顺利完成部署和运行。

开源项目ollama:github链接

第一步:下载和安装Ollama

  • 以 mac 为例,访问Ollama的Mac下载页面,您会看到如下所示的下载页面:下载网页地址

image.png

  • 下载完成后,双击解压软件,您将看到应用安装界面,如下图所示::

第二步:下载模型并运行 mistral-7b 大模型

  • 打开终端,输入命令ollama run mistral以启动Ollama并下载所需的大型模型,下图显示了mistral-7b模型的下载过程,

image.png

  • 下载完成后,您可以像下图所示运行Ollama,并询问例如“why sky id blue?”的问题,以测试模型的响应:

image.png

第三步:设置前端界面和Docker环境

  • 下载前端页面。在终端中运行以下命令,克隆open-webui前端项目:
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git

  • 使用以下命令下载并运行Docker镜像,为Ollama设置一个前端界面:
cd open-webui
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

  • 打开浏览器,输入网址http://localhost:3000/,选择您刚下载的模型mistral:latest (3.8GB),即可开始探索大型模型的强大功能。

image.png 此外,对于那些关注电脑配置的用户,以下是一个配置示例,表明即使是老旧的电脑也能够运行这些大型模型,本指南使用的电脑配置如图

通过遵循这个指南,任何拥有基本计算机技能的用户都可以在本地部署和运行大型模型,进一步探索人工智能的前沿技术。这不仅为开发者提供了一个实验和学习的平台,也为研究人员和爱好者提供了一个探索AI模型潜力的机会。

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如何学习AI大模型?

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的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。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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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、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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