本地大模型搭建教程：Ollama + WebUI，附ollama安装包_ollama webui安装
随着这一两年大模型的爆火，越来越多的开发者希望能够在本地环境中运行大模型，既可以提高数据安全性，又能更好地进行个性化开发。Ollama 作为目前最主流的大模型管理工具，已经是玩转大模型必不可获取的一步。无论你是刚刚接触大模型的新手，还是已经有一定经验的老手，这篇文章都将带你一步一步地了解如何轻松地在本地部署大模型。
ollama
- 下载地址：https://ollama.com/download
根据自己的本地环境，选择对应的版本即可
- 选择想要的模型：https://ollama.com/library
根据机器内存选择合适大小的模型参数，右侧复制命令
- 复制命令到 terminal 执行（windows 使用 cmd）
这一步会下载并启动，接下来就可以直接开始对话了
- 当然 ollama 提供了一些内置的命令
- 下载的模型文件目录可以通过 /show modelfile 查看
（鉴于很多朋友无法下载ollama，这里给大家整理好了ollama的安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）
open-webui
命令行工具对非开发同学还是不太友好，毕竟在大模型应用满大街的今天，不管是 Independent developer，还是一些大型的商业公司，都一直在卷用户体验，webUI 也应势而生。
- 安装 docker：https://www.docker.com/
为了部署方便，这里直接使用 docker，本地有 docker 的话可以跳过这一步
- 安装 webUI：https://github.com/open-webui/open-webui
直接下载镜像并启动，命令如下：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
- 等待镜像启动成功，可以在面板看到如下，点击跳转即可到web界面
- 接下来就可以选择想要的模型，开始对话了
写在后面
除了 open-webui，Ollama 的生态还提供了各种其他的UI以及插件，部分也支持通过 api-key 直接远程访问商业大模型，甚至提供了移动端的访问接口，这无疑大大降低了大模型的使用门槛。
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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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