大模型本地部署:手把手带你在Mac本地部署运行AI大模型

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型开发 学习视频/籽料/面试题 都在这>>Github<<

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。

第一步:下载和安装Ollama

  • 以 mac 为例,访问Ollama的Mac下载页面,您会看到如下所示的下载页面:下载网页地址
  • 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

  • 下载前端页面。在终端中运行以下命令,克隆open-webui前端项目:
perl 复制代码
perl
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
kotlin
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
大模型教程3 小时前
一文带你快速入门:大模型工作流都在用的RAG和GraphRAG技术
程序员·llm·agent
pepedd8643 小时前
LangChain:大模型开发框架的全方位解析与实践
前端·llm·trae
AI大模型4 小时前
企业RAG之构建 FastMCP 服务:基于模型上下文协议的智能服务体系搭建实践
程序员·llm·mcp
程序员小续4 小时前
React 官方严令禁止:Hook 不能写在 if/else,真相竟然是…
前端·javascript·程序员
AI大模型4 小时前
万字长文!从 0 到 1 搭建基于 LangGraph 的 AI Agent
langchain·llm·agent
Baihai_IDP5 小时前
OpenAI 开源模型 gpt-oss 是在合成数据上训练的吗?一些合理推测
开源·llm·openai
智泊AI5 小时前
手撕LLM | 从0开始讲解AI大模型底层技术原理
llm
聚客AI6 小时前
🧠深度解析模型压缩革命:减枝、量化、知识蒸馏
人工智能·深度学习·llm
CodeDevMaster6 小时前
Claude Code Router:一键接入多种AI模型的智能路由器
llm·ai编程·claude
302AI7 小时前
编程能力超越 Claude Opus 4?DeepSeek V3.1最新版本实测
llm·ai编程·deepseek