AI大模型本地部署全攻略:轻松实现模型运行
猿类崛起@ 2024-09-16 17:01:25 阅读 75
已经是2024年了,但貌似AI大模型的热度依旧未减,各种如ChatGPT般的生成式的AI大模型层出不穷,由此而来的还有各种网站、小程序都可以支持AI大模型对话,那么你有没有想过能拥有一个自己的AI大模型?
今天我就来给大家分享一下如何本地跑一个AI大模型,通过简单的安装后即使不需要联网也能使用。其本质就是把训练好的AI模型下载到本地,然后通过特定的客户端调用,从而达到在本地使用AI大模型的效果,话不多说,开始分享。
当然需要先介绍下今天的主角ollama, 它是一个专门用来运行大语言模型的框架,也可以叫做工具,它在官网的介绍也只有一句话"Get up and running with largelanguage models."(开始使用大型语言模型)。
官网地址:ollama.com/
Github开源仓库:github.com/ollama/olla…
下载地址:ollama.com/download
本地运行大模型基本上有4步:
安装ollama下载模型运行模型对接Web客户端
下面我们开始:
(1)下载并安装ollama客户端
下载页面地址:
安装目前所使用的操作系统选择性下载,然后傻瓜式安装就可以了:
(2)安装适用的大模型
我们首先按照提示安装llama2模型,当然Github仓库的README里也有对其他模型的支持,参数数量和模型的大小都有简单的说明。
下面有一个说明,翻译过来就是:
您应该至少有8GB的内存才能运行7B的大模型,16GB内存可用于运行13B的大模型,32GB内存可用于执行33B的大模型。
(3)运行大模型
我们先通过终端问它一个问题:Do you know Go language?
然后它就会以流式的输出形式来回答你,所谓流式,其实就是慢慢悠悠,一个字一个字的回答你,和人说话一样一句一句的讲。
然后我们在试下它的上下文理解能力,和它说:use it to implement Http service。
它直接使用Go语言实现了一个HTTP服务,看来它是有天然的上下文理解能力的。
(4)安装Web客户端
ollama已经帮我们收集了社区中可以当做客户端使用的工具,这里就不做演示了,大家可以安装各个仓库对应的说明文档进行安装和使用!
到这里就结束了,另外给大家一个小提示,本地跑大模型是很消耗电脑CPU和显卡的事情,如果电脑配置比较差的话可能体验会不是很好,并且长时间运行也可能对电脑有一定的影响,大家适度尝试即可~
大模型&AI产品经理如何学习
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1.学习路线图
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。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
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3.技术文档和电子书
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• 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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