先看一下效果介绍LLaMAlarge language Model AI开源高效的大语言模型。以 GPT-3 为代表的大语言模型 (Large language models, LLMs) 在海量文本集合上训练展示出了惊人的涌现能力以及零样本迁移和少样本学习能力。注意本教程需要使用一些特殊的网络环境没有的话建议看一下我之前的文章https://blog.starchen.top/vpn%e7%9a%84%e4%bb%8b%e7%bb%8d%e5%92%8c%e4%bd%bf%e7%94%a8/安装 OllamaOllama这是一个能离线跑本地大模型的工具。从 Ollama 官网下载https://ollama.com/运行点击安装 Ollama 命令行然后在命令行测试 Ollama 是否已正常运行$ ollama -vollama version is 0.3.13下载大语言模型在安装完Ollama之后尝试使用Ollama中的模型发现无法安装。所以使用中文的大语言模型我这边是直接下载了8B参数的大模型选择一个GGUF 格式的模型GGUF 格式是 llama.cpp 团队搞的一种模型存储格式一个模型就是一个文件方便下载。https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/tree/main/gguf如果你想用别的大模型在 HuggingFace 的 model 找到 llama3设置 Languages 为 Chinese可以看到若干基于 LLaMa3 的中文模型。点击Files可以看到若干 GGUF 文件其中q 越大说明模型质量越高同时文件也更大。我这边是直接使用了最大16G的模型。直接下载到了硬盘电脑实在是不敢装这么大的文件。导入模型下载到本地的模型文件不能直接导入到 Ollama需要编写一个配置文件随便起个名字如 config.txt配置文件内容如下FROM E:\大模型\llama3.1_8b_chinese_chat_f16.gguf TEMPLATE {{- if .System }}|im_start|system {{ .System }}|im_end|{{- end }}|im_start|user{{ .Prompt }}|im_end||im_start|assistant SYSTEM PARAMETER stop |im_start|PARAMETER stop |im_end|第一行要改成下载好的模型的地址需要修改为实际路径后面的模板内容是网上复制的无需改动。然后命令行里使用以下命令导入模型$ ollama create llama3-cn -f ./config.txt建议把**./config.txt**修改为绝对路径。llama3-cn是我们给模型起的名字成功导入后可以用 list 命令查看$ ollama listNAME ID SIZE MODIFIEDllama3-cn:latest f3fa01629cab 6.6 GB 2 minutes ago可以下载多个模型给每个模型写一个配置文件仅需修改路径导入时起不同的名字我们就可以用 Ollama 方便地运行各种模型。运行模型使用 Ollama 的 run 命令可以直接运行模型。输入命令ollama run llama3-cn出现 提示符时就可以输入问题与模型交互。输入/exit退出。也可以通过 API 来访问命令行可以试着输入curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d {\model\: \llama3-cn\, \prompt\: \good morning\}搭建 Web 环境到了上面一步本地搭建大语言模型也就成功了也可以正常使用了。接下来可以搭建到web环境公网使用。在Windows系统下没办法使用webui所以直接下载了个最简单的nextchat 客户端https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web点击 release 里面点击show all assets就可以看到多端的 nextchat 文件了。安装完成后进行一下设置在设置里选择模型服务商可以看到主流的大模型基本都支持我们本地部署的 llama3 也是提供了 API 接口的和 openai 的完全通用你可以点击文档来查看接口详情https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md把接口地址改为http://localhost:11434然后自定义模型名称改为我们刚才设置的llama3-cn保存后本地就可以完美使用大模型了没有任何限制直接就可以使用。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↓↓↓CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享**安全链接放心点击**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1AI大模型时代的基础理解目标了解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2AI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3AI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 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍阶段4AI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这份LLM大模型资料包括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↓↓↓CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享**安全链接放心点击**