10分钟私有化部署一个大语言模型：用最强开源大语言模型LLama3+AnythingLLM，打造一个知识库_llama3零成本构建私有ai知识库

     前言

    4月18日，Meta终于正式发布全新一代开源模型Llama3，为训练这个模型，投入了49152块H100的GPU，经大咖们评测，这是比肩GPT4的开源大型，下图是多个场景的测试对比。

       出于个人兴趣和好奇，我也花了点时间进行了私有化的部署，并基于AnythingLLM打造了一个知识库，现分享一下部署的过程，希望越来越多的人投入到大模型的应用开发中，一起交流打造良好的生态。

     先展示成果

      我上传了这篇文章《中国信通院余晓晖：推动算力基础设施高质量发展》到大模型知识库中，文章有一段内容如下：

      对大模型提问，如下结果，还是令人很满意的：

      

      知识库整体架构

       使用Ollama部署Llama3，由于Llama3自身对中文支持不好，所以此次部署的是王慎执博士对llama3微调之后的8B版本，大模型采用8位量化，向量数据库用的是LanceDB。知识库整体架构及访问流程如下：

部署

基于以上架构，需要部署的组件时Ollama，Llama3，AnythingLLM，LanceDB(AnythingLLM自带，不需要单独部署)

部署Ollama及Llama3

在linux服务器中执行命令，在线下载并安装Ollama和Llama3

#安装ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
#下载llama3
ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8

修改ollama配置

vim /etc/systemd/system/ollama.service

#重启ollama
systemctl restart ollama
systemctl daemon-reload
#将ollama访问端口加到防火墙
firewall-cmd --zone=public --add-port=11434/tcp --permanent
#重启防火墙
firewall-cmd --reload

部署AnythingLLM

以下是下载的网站，根据系统的不同，下载对应的版本安装即可

Download AnythingLLM for DesktopDownload the ultimate "all in one" chatbot that allows you to use any LLM, embedder, and vector database all in a single application that runs on your desktop. 100% privately.https://useanything.com/download

配置AnythingLLM

打开AnythingLLM，页面如下：

选择Ollama，输入Ollama的服务器地址，选择已经部署好的大模型，一直点右边的箭头到最后完成即可。

点击小扳手进入设置界面

查看大模型的参数配置，输入大模型的本地访问地址

配置Embedding模型的参数，这里也配置大模型的地址

调整Chunk大小，可以根据回答的结果准确性微调

配置向量数据库

workspace配置

配置对话模式为Query，仅从知识库中获取答案并回答

进入主界面后，创建一个workspace，点击上传箭头，会弹出一个页面，可以将文件上传到知识库

上次文件之后，选中后，点击Move to Workspace移动到右边的框中

执行右下角的Save and Embed，会将文件向量化后存储到向量数据库中

返回页面即可跟大模型对话，获取想要的答案