这样做，本地5分钟就能轻松部署与使用最新AI大模型（2G显存亲测可用）

在AI技术的浪潮中，每个人都不甘落后。

Qwen已经出到2.5了，上次我源码部署还是Qwen1.5。

一直以来，部署和搭建环境都耗时耗力，最近试用了Ollama，作为一款新兴的AI模型搭建神器，10分钟就能本地搭建好Qwen2.5的大语言模型并使用，真的让我赞叹。

本文将带你一步步了解如何下载、安装以及使用Ollama，让你在AI的世界里畅游无阻。

快速下载与安装Ollama

此处耗时3-5分钟，因您的网络而异，如果不好下载，可以搜索github加速或ollama加速

首先，访问Ollama的官方网站，你将看到一个简洁的下载页面。页面上不仅有下载链接，还有注册提醒，让你不错过任何更新。

下载完成后，你只需耐心等待安装程序完成安装。安装过程简单快捷，一路next即可。

完成后，可以通过两种方式启动Ollama：

1. 1. 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:11434。

2. 

3. 2. 或者，在命令行中输入ollama serve命令。

安装qwen2.5模型

接下来，让我们尝试安装Ollama支持的大语言模型——qwen2.5。

它提供了0.5b的开源版本，这个模型非常适合初次尝试Ollama的用户。（仅300多MB的模型，对计算机配置的要求极低）

你可以通过以下命令来运行qwen2.5模型：

ollama run qwen2.5:0.5b

修改模型下载路径

默认情况下，模型会被下载到C:\Users\wbigo\.ollama\models路径下。如果你想要修改这个路径，可以通过添加系统环境变量OLLAMA_MODELS来实现。

启动qwen2.5模型

一旦模型安装完成，你就可以启动它了。启动后的界面简洁明了，如图所示。

调用Ollama模型

启动后的对话框可以直接进行命令行聊天

当然Ollama提供了丰富的API接口，让你可以轻松地在你的Python代码中调用它。以下是一个简单的示例：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1/',
    api_key='ollama',  # 此参数为必需，但会被忽略
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': '请告诉我你是谁，能力如何',
        }
    ],
    model='qwen2.5:0.5b',
)

性能与适用性

qwen2.5模型在配置较低的电脑上也能流畅运行，显存占用不到2GB。如果你的电脑拥有更强大的显卡，那么运行更大的模型将带来更出色的体验。

Ollama的易用性和强大的功能，无疑为AI爱好者和专业人士提供了一个全新的选择。无论你是想要探索AI的奥秘，还是需要一个强大的工具来辅助你的工作，Ollama都是一个值得尝试的选择。赶快下载并体验吧！

如何学习AI大模型？

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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

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学习路线

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。

👉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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