当前位置: 首页 > news >正文

Windows(Win10、Win11)本地部署开源大模型保姆级教程

目录

  • 前言
  • 1.安装ollama
  • 2.安装大模型
  • 3.安装HyperV
  • 4.安装Docker
  • 5.安装聊天界面
  • 6.总结

点我去AIGIS公众号查看本文

本期教程用到的所有安装包已上传到百度网盘

链接:https://pan.baidu.com/s/1j281UcOF6gnOaumQP5XprA
提取码:wzw7

前言

  最近开源大模型可谓闹的沸沸扬扬,尤其是Microsoft开源的wizardlm2 8*22bMeta开源的llama3 70b,评测都已经接近了OpenAI GPT4的水平。鉴于还有很多同学不会在Windows(Win10、Win11)上部署和使用本地模型,因此我们出一期保姆级教程。

1.安装ollama

  ollama是一个离线运行大模型的工具,注意你可不要把它和Meta的大模型llama混淆,二者不是同一个东西。ollama工具的下载地址为https://ollama.com/download,选择Windows版本进行下载安装即可。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.安装大模型

  ollama默认安装路径为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama,我们先进入到这个路径
在这里插入图片描述

  然后在地址栏输入cmd后回车
在这里插入图片描述
  此时会打开一个命令终端黑框
在这里插入图片描述
  现在输入ollama run llama3
在这里插入图片描述
  等待下载完成即可。恭喜你!现在你可以开始问问题了!
  现在我们还有一个问题,这个界面不好看,我们要它的界面和OpenAI一样的风格,可以,必须满足你。

首次安装会自动打开该cmd界面

3.安装HyperV

  先根据以下操作路径看看自己电脑有没有HyperV安装选项:控制面板-程序-启用或关闭Windows功能-HyperV.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  如果没有HyperV安装选项,则新建一个.txt文件,将以下内容拷贝进去,然后把文件后缀名改为.bat,右键以管理员权限运行即可。运行完毕后再次按照上面路径操作安装HyperV

pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL

在这里插入图片描述

4.安装Docker

  直接在Docker官网https://www.docker.com/products/docker-desktop/下载最新版本的Docker Desktop,我下载的是Docker Desktop4.28.0,其中包含的Docker的版本是25.0.3,Docker-Compose的版本是2.24.6。注意不要混淆DockerDocker Desktop。如果是低版本的Docker Desktop,那就需要自己手动安装Docker-Compose了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  配置一下Docker访问中国镜像源
在这里插入图片描述

{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"registry-mirrors": ["http://f1361db2.m.daocloud.io","https://registry.docker-cn.com"]
}

  配置完毕之后在cmd输入docker version确认一下是否安装成功了。
在这里插入图片描述

5.安装聊天界面

  有了之前的操作之后,接下来我们的操作就简单多了,直接在cmd中运行以下命令,安装聊天界面

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

在这里插入图片描述
  回到Docker界面看看是否已经在运行WebUI了,图标亮起就表示已经在运行了,点击后面的端口号就可以在浏览器中查看了。
在这里插入图片描述
  先注册,后登陆,然后选择模型,就可以开始聊天了。
在这里插入图片描述

后面得看看有没有办法在离线环境下打开这个聊天界面,目前离线环境下打开界面还是不太方便。

6.总结

  本文讲述了如何在Windows(Win10 Win11)上本地部署大模型。从最基础的软件安装到环境配置都进行了截图展示,希望对非计算机的同学也有所帮助。AI时代我们每个人都必须要掌握一些AI知识,相信不断学习的你一定不会被AI淘汰。这只是开始,后面我们还有很多工作要做,尤其是提示词智能体方面的知识,我们仍需要不断的学习,后续我也会持续更新,希望我们都能跟上时代的潮流。
更多精彩内容见公众号AIGIS

相关文章:

Windows(Win10、Win11)本地部署开源大模型保姆级教程

目录 前言1.安装ollama2.安装大模型3.安装HyperV4.安装Docker5.安装聊天界面6.总结 点我去AIGIS公众号查看本文 本期教程用到的所有安装包已上传到百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1j281UcOF6gnOaumQP5XprA 提取码:wzw7 前言 最近开源大模型可谓闹…...

快速排序(下)

快速排序(下) 前言 在上一篇文章中我们了解了快速排序算法,但那是Hoare的版本,其实还有别的版本:一种是挖坑法,它们的区别主要在于如何找基准值。霍尔的版本思路难理解但代码好理解,挖坑法则是…...

LazyLLM:长上下文场景下提高LLM推理效率

LazyLLM旨在优化大型语言模型(LLM)在处理长文本语境下的推理效率。传统上,LLM的推理过程分为预填充和解码两个阶段,其中预填充阶段负责计算并存储输入提示的所有token的键值(KV)缓存,这一步骤在…...

PDF文件点击打印无反应?是何原因造成能解决吗?

PDF无法打印怎么处理?在我们工作中,经常会遇见各种各样的文件问题,当我们想要将PDF文件打印出来纸质版使用,却不知什么原因,显示PDF无法打印,这时应该怎么处理呢? 一般情况下,PDF文件…...

初学者友好!从零到一快速上手PyCharm安装的超详细图解+避坑指南教程

一,pycharm的官网下载 下载地址:www.jetbrains.com/pycharm/ 本文将从 Python解释器安装到Pycharm专业版安装和配置汉化等使用都进行了详细介绍,希望能够帮助到大家。 Python解释器&Pycharm安装包&Pycharm破姐插件我都打包好了。 …...

AI大模型需要什么样的数据?

数据将是未来AI大模型竞争的关键要素 人工智能发展的突破得益于高质量数据的发展。例如,大型语言模型的最新进展依赖于更高质量、更丰富的训练数据集:与GPT-2相比,GPT-3对模型架构只进行了微小的修改,但花费精力收集更大的高质量…...

Java每日一练_模拟面试题1(死锁)

一、死锁的条件 死锁通常发生在两个或者更多的线程相互等待对方释放资源,从而导致它们都无法继续执行。死锁的条件通常被描述为四个必要条件,也就是互斥条件、不可剥夺条件、占有并等待条件和循环等待条件。 互斥条件:资源不能被共享&#x…...

第三方库认识- Mysql 数据库 API 认识

文章目录 一、msyql数据库API接口1.初始化mysql_init()——mysql_init2.链接数据库mysql_real_connect——mysql_real_connect3.设置当前客户端的字符集——mysql_set_character_set4.选择操作的数据库——mysql_select_db5.执行sql语句——mysql_query6.保存查询结果到本地——…...

Python兼职接单全攻略:掌握技能,拓宽收入渠道

引言 随着Python在数据处理、Web开发、自动化办公、爬虫技术等多个领域的广泛应用,越来越多的人开始利用Python技能进行兼职接单,以此拓宽收入渠道。本文将详细介绍Python兼职接单的注意事项、所需技能水平、常见单子类型、接单途径及平台,帮…...

一键编译并启动一个 ARM Linux qemu 虚拟机

需要事先自己编译 qemu-system-arm 可执行文件; 1,编译创建ARM 虚拟机 #!/usr/bin/bash sudo lssudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabi#wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/v5.x/linux-5.10.tar.gztar zxf linux-kernel-v5.10…...

KubeVirt虚拟机存储及网络卸载加速解决方案

1. 方案背景 1.1. KubeVirt介绍 随着云计算和容器技术的飞速发展,Kubernetes已成为业界公认的容器编排标准,为用户提供了强大、灵活且可扩展的平台来部署和管理各类应用。然而,在企业的实际应用中,仍有许多传统应用或遗留系统难…...

JVM—对象已死?

参考资料:深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(第3版)周志明 在堆里面存放着 Java 世界中几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着,哪些已经“死去”。 1、如何判…...

【前端面试3+1】20 css三栏布局6种实现方式、多行文本溢出怎么实现、token过期了怎么处理、【二叉树的中序遍历】

一、css三栏布局6种实现方式 1.浮动布局(Floats) .container {overflow: auto; /* 清除浮动 */ }.left, .right {width: 20%; /* 左右栏宽度 */float: left; }.middle {width: 60%; /* 中间栏宽度 */margin: 0 20%; /* 左右栏宽度 */ } 2.Flexbox .conta…...

【C++】vector介绍以及模拟实现(超级详细<=>源码并存)

欢迎来到我的Blog,点击关注哦💕 【C】vector介绍以及模拟实现 前言vector介绍 vector常见操作构造函数iteratorcapacitymodify vector模拟实现存储结构默认构造函数构造函数拷贝构造函数赋值运算符重载析构函数 容量(capacity)si…...

【Redis 进阶】主从复制(重点理解流程和原理)

在分布式系统中为了解决单点问题(某个服务器程序只有一个节点(只搞一个物理服务器来部署这个服务器程序)。可用性不高:如果这个机器挂了意味着服务就中断了;性能 / 支持的并发量比较有限)。通常会把数据复制…...

Git常用命

转自:https://blog.csdn.net/ahjxhy2010/article/details/80047553 1.查看某个文件或目录的修改历史 git log filename #查看fileName相关的commit记录 git log -p filenam # 显示每次提交的diff#只看某次提交中的某个文件变化,commit-id  文件名…...

强化学习时序差分算法之Q-learning算法——以悬崖漫步环境为例

0.简介 基于时序差分算法的强化学习算法除了Sarsa算法以外还有一种著名算法为Q-learning算法,为离线策略算法,与在线策略算法Sarsa算法相比,其时序差分更新方式变为 Q(St,At)←Q(St,At)α[Rt1γmaxaQ(St1,a)−Q(St,At)] 对于 Sarsa 来说&am…...

111推流111

推流推流...

刷题——数组中只出现一次的两个数字

数组中只出现一次的两个数字_牛客题霸_牛客网 描述 一个整型数组里除了两个数字只出现一次&#xff0c;其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。 数据范围&#xff1a;数组长度 2≤n≤10002≤n≤1000&#xff0c;数组中每个数的大小 0<val≤100000…...

《剖析程序员面试“八股文”:助力、阻力还是噱头?》

#“八股文”在实际工作中是助力、阻力还是空谈&#xff1f; 作为现在各类大中小企业面试程序员时的必问内容&#xff0c;“八股文”似乎是很重要的存在。但“八股文”是否能在实际工作中发挥它“敲门砖”应有的作用呢&#xff1f;有IT人士不禁发出疑问&#xff1a;程序员面试考…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

【WiFi帧结构】

文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成&#xff1a;MAC头部frame bodyFCS&#xff0c;其中MAC是固定格式的&#xff0c;frame body是可变长度。 MAC头部有frame control&#xff0c;duration&#xff0c;address1&#xff0c;address2&#xff0c;addre…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

【JVM】- 内存结构

引言 JVM&#xff1a;Java Virtual Machine 定义&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;Java二进制字节码的运行环境好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收的功能数组下标越界检查&#xff08;会抛异常&#xff0c;不会覆盖到其他代码…...

学校招生小程序源码介绍

基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码&#xff0c;专为学校招生场景量身打造&#xff0c;功能实用且操作便捷。 从技术架构来看&#xff0c;ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务&#xff0c;FastAdmin加速开发流程&#xff0c;UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...

Frozen-Flask :将 Flask 应用“冻结”为静态文件

Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是&#xff1a;将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件&#xff0c;从而可以部署到静态网站托管服务上&#xff0c;如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...

相机Camera日志分析之三十一:高通Camx HAL十种流程基础分析关键字汇总(后续持续更新中)

【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了:有对最普通的场景进行各个日志注释讲解,但相机场景太多,日志差异也巨大。后面将展示各种场景下的日志。 通过notepad++打开场景下的日志,通过下列分类关键字搜索,即可清晰的分析不同场景的相机运行流程差异…...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...

稳定币的深度剖析与展望

一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代&#xff0c;加密货币作为一种新兴的金融现象&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而&#xff0c;加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下&#xff0c;稳定…...

C++使用 new 来创建动态数组

问题&#xff1a; 不能使用变量定义数组大小 原因&#xff1a; 这是因为数组在内存中是连续存储的&#xff0c;编译器需要在编译阶段就确定数组的大小&#xff0c;以便正确地分配内存空间。如果允许使用变量来定义数组的大小&#xff0c;那么编译器就无法在编译时确定数组的大…...