本地部署大模型
在本地部署大模型有多种方式，其中Ollama方式是最简单的，但是其也有一定的局限性，比如大模型没有其支持的GGUF二进制格式，就无法使用Ollama方式部署。
GGUF旨在实现快速加载和保存大语言模型，并易于阅读
Ollama 是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具。用户通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，极大简化了大模型在本地运行，类似于Docker。
支持的操作系统： MacOS/Linux/Windows/Docker
第一步：安装(MacOS为例)
使用最简单的方式：使用brew install ollama安装。
第二步：验证(是否安装成功)
在Termial上输入ollama -v 命令，如果出现如下图，则说明安装成功 
其它大模型本地部署框架
GPT4ALL
gpt4all是一个免费使用、本地运行、具有隐私意识的聊天机器人，无需 GPU 或互联网。 可以在任意地方运行大模型的框架
A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU or internet required. run open-source LLMs anywhere
OpenLLM
OpenLLM 是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台。它使开发人员能够轻松地运行任何开源LLM的推理，部署到云端或本地，并构建强大的AI应用程序。
安装大模型
说明：Ollama的运行会受到所使用模型大小的影响。留意个人电脑配置选择合适的模型
- 运行一个7B（70亿参数）的模型至少需要8GB的可用内存（RAM），而运行13B（130亿参数）的模型需要16GB内存，33B（330亿参数）的模型需要32GB的内存
- 需要考虑提供足够的磁盘空间，大模型的文件大小可能比较大，建议至少为Ollama和其模型预留50GB磁盘空间。
- 性能较高的CPU可以提供更好的运算速度和效率，多核处理器能够更好的处理并行任务，选择具有足够的核数的CPU
- GPU，Ollama支持纯CPU运行，但可以利用GPU进行加速，提高模型的运行速度和性能。
第二步：执行安装命令
打开 Terminal 执行 ollama run llava:7b 命令 
至此成功在本地安装一个llava参数为7B的大模型，我们可以使用Spring AI 对接本地的大模型，再也不用担心Open AI Key的问题了。
LobeChat是现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架，支持语音合成、多模态、可扩展的插件系统。一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用。
LobeChat 支持多种平台的部署，我们选择最常用的Docker方式部署 
第一步：Docker部署 （本地已部署跳过该步）
Docker在不同平台上简单的安装命令，根据自己操作系统进行选择；
- MacOS： brew install docker
- CentOS： yum install docker
- Ubuntu： apt install docker.io
第二步：Docker上部署LobeChat
打开 Terminal 终端执行如下Docker命令，仅限使用本地Ollama；
docker run -d -p 3210:3210 --name lobe-chat lobehub/lobe-chat
第三步：查看界面效果
输入 localhost:3210 界面如下； 
第四步：配置LobeChat
当我们进去界面后，点击大脑图标，需要配置LobeChat使用的大模型。 
然后点击前往设置进入进行设置界面，如下图所示； 
- LobeChat支持很多大模型，我们选择
Ollama 点击获取模型列表，获取安装在Ollama上的模型，我已经安装了四个了- 模型列表选择上需要的模型，然后返回聊天界面，然后在点击
大脑图标就有刚才配置的模型，选择需要使用的大模型。
至此已成功安装了LobeChat界面程序，然后测试聊天，如下所示； 
至此我们成功部署了属于自己的ChatGPT。
其它 UI 框架
除 LobeChat UI 框架外，还有一些比较优秀的框架，具体如下
Open WebUI
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
Enchanted
Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序，支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。
Chatbox
Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用，基于 Tauri 开发，简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。
NextJS Ollama LLM UI
NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限，但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观，非常适合追求简约风格的用户。
总结
本篇文章介绍了本地大模型的部署和 LobeChat 界面的部署，成功在本地部署属于自己的ChatGPT。上面也只是关键步骤的说明，遇到问题多看下官方的安装文档。本文起到抛砖引玉作用。
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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
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- 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
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- 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。
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- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
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- L3.4.2 LLAMA的开发环境
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- 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。
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