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搭建本地大模型和知识库最简单的方法_本地知识库搭建 大模型

本地知识库搭建 大模型

01、本地大模型越来越简单

经过了一年多时间的迭代,大模型种类繁多,使用也越来越简单了。

在本地跑大模型,个人认为目前最好的软件肯定是Ollama无疑了,

不管你是在PC上跑大模型,在Mac上跑大模型,还有在树莓派上跑大模型,

我们都可以用Ollama去跑各种大大小小的模型,而且它的扩展性非常强。

02、Ollama本地运行大模型

现在安装Ollama超级简单的,只需要进入Ollama官网下载安装包,然后安装即可。

以下是我个人安装为例(macOS系统):

  • 1、下载

ai_5_1_ollama下载.webp

  • 2、安装

ai_5_2_安装.webp

直接点击Next:

ai_5_3_安装命令.webp

  • 3、命令查看

ai_5_4_版本和使用的命令.webp

  • 4、运行

ai_5_5_启动运行.webp

  • 其他说明

如果自己不确定模型名称可以去官网查看模型

ai_5_6_模型查询.webp

每款大模型都有不同版本,根据自己的机器来选择,根据官网的文档也说明了,一般7B的模型至少需要8G的内存,13B的模型至少需要16G内存,70B的模型至少需要64G内存。

ai_5_7_内存需求.webp

03、使用Web UI界面连接Ollama

ollama没有界面化的页面使用,它是在终端里交互的,所有我们要使用图形化的界面里去操作,这是我们可以使用Open WebUI。

Open WebUI是一个开源的Web UI界面,github地址:github.com/open-webui/…

  • 1、下载和运行

使用Docker方式运行Open WebUI,直接一条命令解决下载和运行:

ai_5_8_open-webui启动命令.webp

bash
复制代码
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
  • 1
  • 2
  • 3

命令解释:

  • -d:后台运行
  • -p 3000:8080:将容器的8080端口映射到主机的3000端口
  • --add-host=host.docker.internal:host-gateway:添加主机映射,用于访问主机的Docker容器
  • -v open-webui:/app/backend/data:将主机的open-webui目录映射到容器的/app/backend/data目录
  • --name open-webui:设置容器名称
  • --restart always:设置容器总是重启
  • ghcr.io/open-webui/open-webui:main:镜像地址

启动日志:

ai_5_8_open-webui启动日志.webp

注意:open-webui启动时有点慢,需要等待一会。可以通过docker logs open-webui查看日志。红框的可以不用理会。

  • 2、注册

第一次使用时需要进行注册,这个数据都是本地存储。

ai_5_10_open-webui注册.webp

  • 3、登录

ai_5_9_open-webui登录.webp

  • 4、open-webui使用界面

ai_5_11_open-webui界面.webp

  • 4、设置

ai_5_12_open-webui设置界面.webp

  • 5、模型选择

ai_5_13_open-webui模型选择.webp

04、本地化知识库

1、open-webui界面文档设置

ai_5_14_open-webui文档设置.webp

2、加载网页或者文档

在对话窗口通过#+链接加载网页,通过对话框的+上传文件,也可以在文档中导入。

ai_5_15_open-webui文档或者网页加载.webp

如果对知识库有更高的需求,可以使用AnythingLLM这个软件,github地址:github.com/Mintplex-La…

如何系统的去学习大模型LLM ?

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