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本地部署大模型

在本地部署大模型有多种方式，其中Ollama方式是最简单的，但是其也有一定的局限性，比如大模型没有其支持的GGUF二进制格式，就无法使用Ollama方式部署。

GGUF旨在实现快速加载和保存大语言模型，并易于阅读

Ollama 是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具。用户通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，极大简化了大模型在本地运行，类似于Docker。

支持的操作系统： MacOS/Linux/Windows/Docker

第一步：安装(MacOS为例)

使用最简单的方式：使用brew install ollama安装。

第二步：验证(是否安装成功)

在Termial上输入ollama -v 命令，如果出现如下图，则说明安装成功

其它大模型本地部署框架

GPT4ALL

gpt4all是一个免费使用、本地运行、具有隐私意识的聊天机器人，无需 GPU 或互联网。 可以在任意地方运行大模型的框架

A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU or internet required. run open-source LLMs anywhere

OpenLLM

OpenLLM 是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台。它使开发人员能够轻松地运行任何开源LLM的推理，部署到云端或本地，并构建强大的AI应用程序。

安装大模型

说明：Ollama的运行会受到所使用模型大小的影响。留意个人电脑配置选择合适的模型

• 运行一个7B（70亿参数）的模型至少需要8GB的可用内存（RAM），而运行13B（130亿参数）的模型需要16GB内存，33B（330亿参数）的模型需要32GB的内存
• 需要考虑提供足够的磁盘空间，大模型的文件大小可能比较大，建议至少为Ollama和其模型预留50GB磁盘空间。
• 性能较高的CPU可以提供更好的运算速度和效率，多核处理器能够更好的处理并行任务，选择具有足够的核数的CPU
• GPU，Ollama支持纯CPU运行，但可以利用GPU进行加速，提高模型的运行速度和性能。

第二步：执行安装命令

打开 Terminal 执行 ollama run llava:7b 命令 至此成功在本地安装一个llava参数为7B的大模型，我们可以使用Spring AI 对接本地的大模型，再也不用担心Open AI Key的问题了。

LobeChat是现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架，支持语音合成、多模态、可扩展的插件系统。一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用。

LobeChat 支持多种平台的部署，我们选择最常用的Docker方式部署

第一步：Docker部署 （本地已部署跳过该步）

Docker在不同平台上简单的安装命令，根据自己操作系统进行选择；

• MacOS： brew install docker
• CentOS： yum install docker
• Ubuntu： apt install docker.io

第二步：Docker上部署LobeChat

打开 Terminal 终端执行如下Docker命令，仅限使用本地Ollama；

docker run -d -p 3210:3210 --name lobe-chat lobehub/lobe-chat

第三步：查看界面效果

输入 localhost:3210 界面如下；

第四步：配置LobeChat

当我们进去界面后，点击大脑图标，需要配置LobeChat使用的大模型。 然后点击前往设置进入进行设置界面，如下图所示；

1. LobeChat支持很多大模型，我们选择Ollama
2. 点击获取模型列表，获取安装在Ollama上的模型，我已经安装了四个了
3. 模型列表选择上需要的模型，然后返回聊天界面，然后在点击大脑图标就有刚才配置的模型，选择需要使用的大模型。

至此已成功安装了LobeChat界面程序，然后测试聊天，如下所示； 至此我们成功部署了属于自己的ChatGPT。

其它 UI 框架

除 LobeChat UI 框架外，还有一些比较优秀的框架，具体如下

Open WebUI

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

Enchanted

Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序，支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。

Chatbox

Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用，基于 Tauri 开发，简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。

NextJS Ollama LLM UI

NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限，但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观，非常适合追求简约风格的用户。

总结

本篇文章介绍了本地大模型的部署和 LobeChat 界面的部署，成功在本地部署属于自己的ChatGPT。上面也只是关键步骤的说明，遇到问题多看下官方的安装文档。本文起到抛砖引玉作用。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

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  • 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
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • 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
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • 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：
  • 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
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