一、为什么需要本地部署属于自己的大模型？

趋势：我们正处于AI人工智能时代，各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。数据安全：在无法掌握核心算法的情况下，许多公司选择使用大公司的成熟方案。然而，这涉及到数据安全的问题。训练垂直定制化的大模型需要大量数据，而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器，这是公司的命脉所在。本地部署的重要性：因此，本地部署和训练自有或定制化的大模型显得尤为重要。这不仅是未来的发展趋势，也是程序员必须掌握的关键流程和解决方案。

二、如何拥有属于自己的本地大模型呢？

经过博主深入评估和多次测试，为您推荐以下解决方案：

使用 Llama3:8b 作为模型通过 Ollama 部署利用 Llama.cpp 进行量化优化采用 Unsloth 进行模型训练和微调

三、为什么要选择这个方案？

1、Llama3:8b

低算力需求和成本：Llama3:8b 对计算资源的需求较小，运营成本低。卓越的上下文记忆能力：模型能够有效记住上下文，满足业务需求。灵活的微调能力：适应不同的业务场景和需求。开源：社区支持强大，开发者资源丰富。

2、Ollama

活跃的生态和开发者社区：提供丰富的资源和支持。高效的部署和运行：确保模型的稳定性和性能。灵活的 API 接口：满足业务对训练模型的多样化需求。开源且易于使用：降低了上手难度，适合快速开发和迭代。

3、Llama.cpp

广泛支持 Llama3:8b 的量化工具：目前市面上对 Llama3:8b 支持最好的量化工具之一。丰富的教程资源：学习和使用成本低。开源：开发者可以自由使用和修改，社区贡献积极。

4、Unsloth

多样化的数据集支持：能够处理不同类型的数据，适应性强。优异的性能：训练效果显著，能够提高模型的精度。本地训练支持：对数据隐私有更好的保护。开源：开发者可以自由访问和修改，提升了灵活性和可控性。

四、话不多说，让我们开始吧！

1、安装 Ubuntu 【NVIDIA GPU驱动安装】

为什么需要使用 GPU 去跑我们的大模型呢？

训练时间：使用GPU可以显著缩短模型的训练时间。例如，一个复杂的深度学习模型在GPU上可能只需要几小时，而在CPU上可能需要几天甚至几周。模型推理：在推理阶段，尤其是需要处理大量实时数据时，GPU的高并行处理能力可以提供更快的响应时间和更高的吞吐量。

虽然CPU也可以用于运行大模型，但在处理深度学习任务时，GPU的并行计算能力、计算性能和专用硬件支持使其更为适合。GPU能够显著提升大模型的训练和推理效率，降低时间和功耗成本。

一、官方方案

参考文档：

CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

二、方案二（经实践，简单 好用）

1、安装 CUDA:

官网脚本： developer.nvidia.com/cuda-toolki…

shell复制代码# 脚本文件命令（根据上述网站）wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pinsudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.debsudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt-get updatesudo apt search cuda-toolkitsudo apt-get -y install cuda

2、安装驱动： shell

csharp复制代码# 系统会推荐安装驱动的版本区间sudo ubuntu-drivers devices​# 安装合适版本驱动sudo apt-get install -y cuda-drivers-550​# 验证nvidia-smiwatch -n 5 nvidia-smi

2、首先我们需要安装 Ollama

参考官方文档: GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models.

方案 一：快速安装，只能安装最新版本，经检测 最新版有Bug。

arduino复制代码curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

方案二：手动安装，自由灵活。

1、二进制文件下载。

ruby复制代码sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama

历史版本下载：

Releases · ollama/ollama (github.com)

2、给文件添加执行权限

bash复制代码sudo chmod +x /usr/bin/ollama

3、创建 ollama 用户

bash复制代码sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama

4、创建配置文件

bash复制代码vi /etc/systemd/system/ollama.service

配置文件参考

ini复制代码[Unit]Description=Ollama ServiceAfter=network-online.target​[Service]ExecStart=/usr/bin/ollama serveUser=ollamaGroup=ollamaRestart=alwaysRestartSec=3​# 监听端口Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"# 模型下载位置 （需要给 ollama用户文件夹权限： sudo chown ollama:ollama ollama/）Environment="OLLAMA_MODELS=/home/ek-p/ollama"# 单模型并发数量Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=100"# Gpu选择 （如有GPU，需要在硬件安装GPU去驱动，安装文档参考下文。）Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"# 多模型并发数量Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=3"​[Install]WantedBy=default.target

5、启动 Ollama

bash复制代码sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl enable ollama

6、查看日志

复制代码journalctl -u ollama -r

7、问题：文件夹权限不够

ini复制代码May 16 16:24:25 ek-s systemd[1]: ollama.service: Failed with result 'exit-code'.May 16 16:24:25 ek-s systemd[1]: ollama.service: Main process exited, code=exited, status=1/FAILUREMay 16 16:24:25 ek-s ollama[10780]: Error: mkdir /home/ekw-p: permission denied

bash复制代码sudo chown ollama:ollama ollama/

8、运行成功

继续查看日志

ini复制代码May 16 16:39:47 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:47.384+08:00 level=INFO source=cpu_common.go:11 msg="CPU has AVX2"May 16 16:39:47 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:47.383+08:00 level=INFO source=gpu.go:127 msg="detected GPUs" count=1 library=/usr/lib/x86_64-li>May 16 16:39:47 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:47.125+08:00 level=INFO source=gpu.go:122 msg="Detecting GPUs"May 16 16:39:47 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:47.125+08:00 level=INFO source=payload.go:44 msg="Dynamic LLM libraries [cpu cpu_avx cpu_avx2 cu>May 16 16:39:44 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:44.222+08:00 level=INFO source=payload.go:30 msg="extracting embedded files" dir=/tmp/ollama1963>May 16 16:39:44 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:44.221+08:00 level=INFO source=routes.go:1034 msg="Listening on [::]:11434 (version 0.1.34)"May 16 16:39:44 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:44.220+08:00 level=INFO source=images.go:904 msg="total unused blobs removed: 0"May 16 16:39:44 ek-s ollama[4183]: time=2024-05-16T16:39:44.220+08:00 level=INFO source=images.go:897 msg="total blobs: 0"

3、 接着我们需要使用 Ollama 运行我们的 大模型 Llama3:8b

1、使用 ollama 查看模型列表

复制代码ollama list

2、下载大模型

ollama Model 库：library (ollama.com)

经检测目前比较适用的大模型为：llama3:8b

复制代码ollama pull llama3:8b

3、运行大模型

arduino复制代码ollama run llama3:8b

4、测试我们的大模型

成功。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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一、全套AGI大模型学习路线

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这套包含640份报告的合集，涵盖了AI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。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI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

学习计划：

阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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