前言

上一篇我们完成了模型的微调和导出，但是模型文件我们是不好直接使用了，为了在本地也能随时使用，因此我们还需要对微调后的模型文件做一些操作

1.llama.cpp

1.1 c++编译工具准备

为此我们需要借助llama.cpp对模型文件进行量化，经由llama.cpp量化后的模型（以llama3.1-8b指令微调版为例）即使是在个人消费级显卡也能顺利运行

llama.cpp是由C++编写的，因此为了在本地使用，首先我们需要下载VisualStudio，地址visualstudio.microsoft.com/zh-hans/

下载这个安装器后双击打开，选择这个C++ 桌面开发工具确认安装即可，安装后需要重启电脑

在命令行输入cmake检验

1.2 本地编译llama.cpp

建议单独建立文件夹存放llama.cpp 前往hub地址

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

-编译-

cd llama.cpp
mkdir build #创建build文件夹
cd build
cmake --build . --config Release

中途会有大量的警告，只要没有出现红色报错一般是没有关系的，大概五分钟后完成编译

打开本地文件查看

D:\llama.cpp\build\bin\Release

到这里恭喜完成llama.cpp的构建

2.量化

接下来我们将使用llama.cpp对微调后的模型文件进行量化
启动虚拟环境，使用之前的cmd窗口（路径在llama.cpp\build\bin\Release下）

conda activate 你的虚拟环境 #我这边是factory_env

首先是转换，运行转换命令

python convert_hf_to_gguf.py 此前导出的模型文件地址
# 因为llama.cpp是本地构建所以需要输入本地文件路径

转换完成我们可以看到会生成一个新的GGUF文件

这是一个16位的GGUF，但我们还需要进行量化以供ollama调用
新建目标存储文件夹 xxx，运行量化命令

D:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-quantize.exe  转换的16位gguf文件   目标文件夹\量化后文件名     Q4_K_M

# D:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-quantize.exe 量化脚本
# 转换的16位gguf文件 转换后的16位gguf地址
# 目标文件夹\量化后文件名 
# Q4_K_M 设置量化类型

ollama部署

我这里是放入了ollama映射的本地文件夹内，也可以生成后手动剪切到您ollama设置的映射文件夹下，新建Modelfile.txt文件

然后在Modelfile中写入gguf文件在docker镜像的相对路径

当然也可以写入一些模版和回答的设置

ollama自定义构建model github.com/ollama/olla…

进入ollama的docker镜像

docker exec -it ollama的镜像名 /bin/bash 
cd 目标文件夹映射路径 #即四位GGUF文件存放路径
ls # 查询目录 （应该只包含txt文件和gguf文件各一个）
ollama create 自定义名字 -f Modelfile.txt #生成

查看ollama创建列表

运行模型

ollama run 模型文件名

量化和部署到此完成啦，后续会继续更新anythingllm可视化的调用~

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• 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
  • L2.3 流水线工程
  • 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
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • 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：

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