只需三步,手把手带你在本地部署运行大模型

在当前的技术环境下,大型语言模型(LLMs)已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能,包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展,个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型,以探索和利用它们的潜力。本文将详细介绍如何使用Ollama,一个开源项目,在Mac上本地运行大型模型(Win同理)。通过遵循以下步骤,即使是配备了几年前硬件的电脑,也能够顺利完成部署和运行。

开源项目ollama:github链接

第一步:下载和安装Ollama

  • 下载完成后,双击解压软件,您将看到应用安装界面,如下图所示::

第二步:下载模型并运行 mistral-7b 大模型

  • 打开终端,输入命令ollama run mistral以启动Ollama并下载所需的大型模型,下图显示了mistral-7b模型的下载过程,
  • 下载完成后,您可以像下图所示运行Ollama,并询问例如"why sky id blue?"的问题,以测试模型的响应:

第三步:设置前端界面和Docker环境

perl 复制代码
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
  • 使用以下命令下载并运行Docker镜像,为Ollama设置一个前端界面:
kotlin 复制代码
cd open-webui
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
  • 打开浏览器,输入网址http://localhost:3000/,选择您刚下载的模型mistral:latest (3.8GB),即可开始探索大型模型的强大功能。

此外,对于那些关注电脑配置的用户,以下是一个配置示例,表明即使是老旧的电脑也能够运行这些大型模型,本指南使用的电脑配置如图

通过遵循这个指南,任何拥有基本计算机技能的用户都可以在本地部署和运行大型模型,进一步探索人工智能的前沿技术。这不仅为开发者提供了一个实验和学习的平台,也为研究人员和爱好者提供了一个探索AI模型潜力的机会。

相关推荐
正脉科工 CAE仿真1 小时前
抗震计算 | 基于随机振动理论的结构地震响应计算
人工智能
看到我,请让我去学习1 小时前
OpenCV编程- (图像基础处理:噪声、滤波、直方图与边缘检测)
c语言·c++·人工智能·opencv·计算机视觉
码字的字节1 小时前
深度解析Computer-Using Agent:AI如何像人类一样操作计算机
人工智能·computer-using·ai操作计算机·cua
说私域2 小时前
互联网生态下赢家群体的崛起与“开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序“的赋能效应
人工智能·小程序·开源
倔强的小石头_3 小时前
【C语言指南】函数指针深度解析
java·c语言·算法
Yasin Chen3 小时前
C# Dictionary源码分析
算法·unity·哈希算法
_Coin_-4 小时前
算法训练营DAY27 第八章 贪心算法 part01
算法·贪心算法
董厂长5 小时前
langchain :记忆组件混淆概念澄清 & 创建Conversational ReAct后显示指定 记忆组件
人工智能·深度学习·langchain·llm
董董灿是个攻城狮8 小时前
5分钟搞懂什么是窗口注意力?
算法
Dann Hiroaki8 小时前
笔记分享: 哈尔滨工业大学CS31002编译原理——02. 语法分析
笔记·算法