本地离线部署大模型Ollama+AnythingLLM(保姆级)
本地离线部署大模型Ollama+AnythingLLM(保姆级)
一、安装OLLAMA
好多同学不知道怎么下载需要用到的工具,我这里给大家都准备好了,需要的文末领取。qwen7b.gguf是阿里巴巴的通义千问大模型,7B大模型,7亿参数,至少需要8G内存,越大回复越流畅,

下载完后,双击OllamaSetup,自动安装成功,默认安装在C盘,不能选择安装路径的哦,安装完后,右下角会出现Ollama图标。

二、创建环境变量
OLLAMA_MODELS,随意指定变量值,如图所示:
| OLLAMA_MODELS |

三、重启OLLAMA
选择右键小图标,然后退出,

在开始菜单中找到重启Ollama

四、重启后目录如下:

五、创建Modelfile
在blobs下创建Modelfile文件,没有后缀。

六、加载模型
1、将qwen7b.gguf模型放到F:\Ollama\models\blobs目录下,和ModelFile同目录(不一定非要同目录,如果放到其他地方,以下路径随着更改就行)
| FROM ./qwen7b.gguf |

2、在Modelfile所在路径输入cmd,然后回车:

3、执行命令
| ollama create qwen -f Modelfile.txt |
等待差不多10分钟,出现success表示成功。

七、成功后的目录


八、查看模型
| ollama list |

九、运行模型
| ollama run qwen |
运行成功的窗口如下:
这样就可以开始对话了


我们接着讲解,如何通过AnythingLLM实现友好对话的
安装AnythingLLM
双击安装包,它会自动安装完成
![]()
这是安装后的界面

接下来我们设置一下ollama配置,anythingllm是一个前端,ollama是一个运行大模型的后台,我们现在需要通过anyhtingllm去调用后台接口,方便我们实现友好对话
配置ollama

llmProvider这里选择Ollama,后台访问接口地址url默认为:http://127.0.0.1:11434 ,模型我们选择llama3中文版,也可以选择已经安装的模型qwen,token默认即可,如下图所示:

设置向量数据库
选择lanceDB即可

新建空间

接下来我们测试一下


如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、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。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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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。
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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
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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。
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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
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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。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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