谷歌发布了轻量级开源系列模型Gemma，其性能强大，可与主流开源模型竞争。通过Ollama可轻松部署Gemma模型，并使用JANAI美化UI界面。显卡在AIGC应用中至关重要，推荐选择性能强、显存大的NVIDIA系列显卡。

半个月前，谷歌搞了一波突然袭击，毫无预兆地发布了新一代AI模型Gemma，并宣称这是全球性能最强大的轻量级开源系列模型。

根据Google介绍，开源模型Gemma使用了和Gemini同源的技术，总共有20亿参数和70亿参数两种规模，每个规模又分预训练和指令微调两个版本。

在Gemma官方页面上，Google给出了Gemma在语言理解、推理、数学等各项标准测试中的得分，其中70亿参数模型击败了主流开源模型Llama-2和Mistral，直接登顶Hugging Face开源大模型排行榜，成为目前全球最火热的开源大模型之一。

与Gemini的全家桶路线不同，Gemma这次主打轻量高性能，拥有2b、2b全量版、7b、7b全量版4种版本。

其中最基础的2b模型即便是在没有独显的笔记本电脑上都能尝试运行，而规模更大的7b、7b全量版分别需要8GB和16GB显存。

经过实测，虽然Gemma的使用体验不如ChatGPT-4等成熟的闭源大模型，但是本地运行模式还是有其存在的意义的，对于私密性要求较强的用户，也可以在断网的情况下本地加载运行，不用担心相关信息泄露等等。

本次就为大家分享本地部署Gemma的操作流程，并演示如何使用JAN AI来实现UI界面访问Gemma。

一、安装Ollama

Ollama 是一个专为运行、创建和分享大型语言模型而设计的开源项目，为开发者和研究者提供了一个平台，使得他们可以更方便地部署、管理和使用这些大型语言模型。目前Ollama支持支持 macOS、Windows、Linux 和 Docker等多种安装方式，还能通过 API 方式为本地 AI 服务提供便捷途径。

目前Ollama支持的模型如下图所示：

这里我们以Windows系统为例来演示，首先去Ollama的官网或者GitHub页面下载最新的Windows版本安装包：

https://ollama.com/

https://github.com/ollama/ollama

下载安装包后，一路点击“下一步”安装即可。

完成安装后，点击桌面图标运行Ollama，此时桌面右下角Windows系统托盘里有正在运行羊驼图标：

接下来我们进入CMD命令提示符，输入“ollama --version"，当看到ollama版本号正确显示时，就已经完成安装了。

二、拉取并运行Gemma模型

这一步我们直接使用最简单的方法，使用Ollama来拉取Gemma的模型文件。请注意，由于文件服务器在国外，所以我们需要一些魔法上网的技巧，请自行研究。

以对电脑配置要求最低的Gemma 2b基础版模型为例，在命令提示符中，我们输入ollama run gemma:2b代码并回车，Ollama会自动从模型库中拉取模型文件并进行运行。当模型加载后，会显示success的标识，此时我们就可以输入汉字与Gemma:2b进行对话了。

如果想要结束对话，我们可以在Gemma的信息输入框中输入/bye即可。

到底为止，Gemma在我们本地已经部署成功了，这里顺带说些其他的事儿。

1.首先Ollama虽然在GitHub页面中只列出了Gemma 2b和7b基础版模型的拉取代码，但实际上我们还是能通过它来拉取全量版模型的，代码分别如下：

ollama run gemma:2b-instruct-fp16

ollama run gemma:7b-instruct-fp16

2.想要知道目前Ollama中已经拉取了哪些模型，可以用ollama list来实现：

Ollama的其他命令可以参考下图：

三、使用JAN AI美化UI界面

通过Ollama在本地部署Gemma后，我们虽然能在命令提示符中与模型对话，但是这种方式未免也太过麻烦了，所以还是需要有一个类似nextChat之类的软件来美化一下UI界面，同时还可以实现更多功能。

本来Ollama官方推出了open-webui这个开源项目，不过目前该项目尚未推出Windows安装包，在wsl中使用docker安装的方式又有点儿麻烦，所以经过实现，这里还是选择UI非常好看的JAN AI来与Ollama进行链接吧。

首先我们要到JAN的官方网站下载Windows客户端，并直接安装：

https://jan.ai/

在JAN的官网上，有非常详细的操作手册，我们可以在其中找到关于如何链接Ollama的方法。

1.启动 Ollama 服务器

首先我们要通过命令提示符启动 Ollama 服务器，并且加载运行我们要跑的Gemma版本，这里以7b全量版为例：

根据有关 OpenAI 兼容性的 Ollama 文档，Ollama在运行时会提供类似OpenAI的API服务，我们可以使用网址 http://localhost:11434/v1/chat/completions 连接到 Ollama 服务器。

我们需要去JAN的安装地址，一般是“C:\Users\你的用户名\jan\engines”中找到penai.json 文件，在其中修改为Ollama 服务器的完整网址。

示例如下：

{ "full_url": "http://localhost:11434/v1/chat/completions"}

2.模型配置

进入jan安装位置的models 文件夹，创建一个在Ollama中运行的模型同名的文件夹，例如gemma:7b-instruct-fp16。

然后在文件夹内创建一个 model.json 文件，在其中将 id 属性设置为 Ollama 模型名称，将格式属性设为 api，将引擎属性设为 openai，将状态属性设为 ready。

示例如下：

{ "sources": [ { "filename": "gemma:7b-instruct-fp16", "url": "https://ollama.com/library/gemma:7b-instruct-fp16" } ], "id": "gemma:7b-instruct-fp16", "object": "model", "name": "Ollama - gemma:7b-instruct-fp16", "version": "1.0", "description": "gemma:7b-instruct-fp16 by ollama", "format": "api", "settings": {}, "parameters": {}, "metadata": { "author": "Meta", "tags": ["General", "Big Context Length"] }, "engine": "openai"}

3.启动模型

重新启动 Jan ，在模型HUB中找到我们刚才新建的gemma:7b-instruct-fp16，然后点击“USE”即可。

接下来我们就可以和Gemma进行正常对话了，比如问一问它，写年终总结报告要注意点啥事儿：

四、显卡选购小贴士

目前AIGC领域如火如荼，除了如本文所述，在本地部署的AI语言大模型之外，stable diffusion等开源文生图的应用更是广泛，为我们的生活和创造提供了绝佳动力。

由于AIGC应用中，GPU用来推理的效率要比CPU强的太多，所以我们需要一张性能强、显存大的显卡来更好的提高本地AIGC应用的运行效率，这是刚需，真的没法省。

而NVIDIA系列的显卡因为早早布局了CUDA，所以在AI领域无疑拥有近乎无解的统治力，要玩AIGC的话还得选N卡为主，AMD和Intel红蓝两家目前还需要追赶。老黄家的RTX30系N卡由于已经停产，并且在算力方面整体不如RTX40系显卡（毕竟4070Ti就要赶上前期间3090了），所以个人的建议还是买新不买旧，就从RTX40系显卡中捡显存大的型号选购得了。

这里为了方便大家对比，我整理出了当前RTX40系显卡型号的参数列表：

可以看到，富哥的首选肯定是24GB满配显存的RTX4090了，无论是利用AIGC干活儿还是游戏娱乐都是目前消费级显卡中的第一把好手，就是目前阿美断供搞得价格飞涨，让人有点难受。而4090D由于专门阉割了AIGC会用到的CUDA核心和Tensor核心数量，所以虽然市场价更低些，但是反而不如4090值得。

对于大部分玩家而言，退而求其次的选择则是4080Super、4080、4070TiSuper、4060Ti-16G这几张16GB显存的显卡。毕竟算力高低无非是影响AIGC干活儿效率而已，但是显存不够大，那有些本地大模型是真的跑不起来，连门槛都进不了，确实会耽误事儿。

其中4060Ti-16G作为最便宜的16GB显存N卡，还是值得着重看看的。

最后就是关于显卡品牌的选择了，目前华硕、微星、技嘉、七彩虹等一线显卡商中，技嘉因为之前大家都知道的宣发事故，导致这一两年各产品线的价格都相对要更低一些，仅从性价比方面来看其实是真挺香的。

其他的二、三线品牌就不一一列举了，如果不追求一线大厂的话，那大家可以凭着预算随意选购即可。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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