使用Ollama+OpenWebUI本地部署阿里通义千问Qwen2 AI大模型_qwen2模型怎么启动端口

1. Ollama介绍特点优点2.应用场景qwen-2模型 各版本差异3.部署教程下载ollama 下载qwen-2大模型4.下载方式CMD下载方式5.模型能力不用语言的代码编写能力6.模型能力不用语言的代码编写能力

Ollama介绍

Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。

主要特点简化部署: Ollama 使用 Docker 容器技术来简化大型语言模型的部署和管理。用户只需简单的命令即可启动和停止模型，而无需担心底层的复杂性。

丰富的模型库: Ollama 提供了丰富的预训练模型库，涵盖了各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。用户可以轻松地选择和使用所需的模型。

跨平台支持: Ollama 支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux，使其能够满足不同用户的需求。

灵活的自定义: Ollama 提供了灵活的自定义选项，允许用户根据自己的需求调整模型的行为。

主要优点离线使用: Ollama 可以让用户在离线环境下使用LLM，这对于隐私敏感或网络连接不稳定的情况非常有用。

降低成本: Ollama 可以帮助用户降低使用LLM的成本，因为它避免了云服务的高昂费用。

提高安全性: Ollama 可以提高LLM使用的安全性，因为它允许用户完全控制自己据和模型。

应用场景

研究和教育: Ollama 可以用于自然语言处理、机器翻译、人工智能等领域的教学和研究。

开发和测试: Ollama 可以用于开发和测试新的自然语言处理应用程序。

个人使用: Ollama 可以用于个人创作、娱乐等目的

各版本简介和差异

0.5b (352MB)简介: 这个版本是Qwen模型中最小的版本。适用于资源受限的环境，如移动设备或需要快速部署的小型应用。 优点: 内存占用低、加载速度快、适合轻量级应用。 局限: 由于模型参数较少，其理解和生成能力相对较弱，适合处理简单的任务。

1.5b (935MB)简介: 这个版本比0.5b版本更大，适合中小型应用，能够在资源有限的环境中提供更好的性能。 优点: 平衡了模型性能和资源消耗，适合稍复杂的任务。 局限: 在处理复杂任务或需要更高准确性的应用中，表现可能不如更大版本。

7b (4.4GB)简介: 这是一个中等大小的版本，适合大多数应用场景，具有较强的理解和生成能力。 优点: 能够处理较复杂的任务，性能显著优于小型版本。 局限: 相较更大版本，虽然性能不错，但在最复杂的任务上可能仍有一定局限。

72b (41GB)简介: 这是Qwen模型中的最大版本，适用于需要最高性能的应用场景。 优点: 拥有最强的理解和生成能力，适合处理高度复杂的任务，如高精度自然语言理解、大规模文本生成等。 局限: 内存和计算资源需求极高，不适合资源受限的环境。

Latest (4.4GB)简介: 这是一个标记为“最新”的版本，与7b版本大小相同。可能包含最新的优化和改进。 优点: 包含最新技术和优化，可能在性能和效率上有所提升。 局限: 具体改进和差异需要查看官方发布说明。 表现最出色版本的优点

72b最高的理解和生成能力: 拥有最多的参数，能够捕捉更复杂的语言模式和细微差别，提供最精准的响应和内容生成。 适用于高精度应用:

适合要求极高准确性的应用场景，如专业写作、复杂数据分析、医学和法律等领域。 增强的上下文处理:

在长文本或复杂对话中保持更好的连贯性和上下文理解能力。 更广泛的应用场景:

由于其强大的能力，适用于从高端客户服务到专业内容创作等广泛应用。 以上只作为参考建议，具体根据官网查

部署教程

1下载Ollama

很简单，选择自己电脑类型点击下载，一直下一步就可以了。

下载qwen-2的大模型

点击官网友右上角的Models

选择qwen-2模型

根据对应模型要求的服务器性能来选择，这里我选择7b(latest)的模型来测试。

在电脑控制面板，打开高级设置，在入站，出站规则添加端口3000。

最后以管理模式打开命令行输入以下代码：

调用ollama

我提出的问题是由python写出的冒泡排序代码如下：

当然你想要结束可以ctrl+D结束。

注意事项根据电脑性能，来下载对应的大模型 如果是服务器的话，可根据开源地址所说明下载

bilbil视频教程

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