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想要 5 分钟部署自己的本地模型,是需要用到 Docker 的,除了 Docker,自己的硬件设备也是需要准备妥当,我自己测试的机器就是Mac book,然后配置是 m3 Pro,存储有 1 个 T,所以非常舒适的就本地跑起了 4 个大模型。基本上意味着,无需网络我就可以和大模型嗨起来了。
需要借助的开源库如下:
https://github.com/ollama/ollama 这个可以管理大模型,只要下载就可以在本地跑起来,不过是一个命令行的,因此为了简单期间,我们需要使用一个 WebUI 来配合使用,他就是:
https://github.com/open-webui/open-webui ,这个就是提供了一个 UI,可以非常方便的和 ollama 配合使用。
直接执行下面两个命令,就算完成了安装:
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
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
随后就可以看到这两个服务启动了,打开 http://localhost:3000/[1] ,就可以看到 Open WebUI
我们通过 Connections 可以看到,Open WebUI 已经连接到ollama 服务了
随后就是去下载大模型了,ollama 管理支持的模型可以在这里看到 https://ollama.com/library,我们可以挑自己喜欢的下载。我这把gemma、llama2、mistral、mixtral 都安排上了
我选择 gemma 来测试一下大模型的输出速度,发现还是挺喜人的。
本地跑大模型的成本越来越低了,而且不是说一定需要有 GPU 才可以跑,现在很多模型都是可以直接用 CPU 来跑的,区别是有 GPU 加持的话,推理速度会快很多,每分钟输出的 token 数也会多很多,而且现在在本地搭建大模型并且跑起来实在是太方便了。你机器上安装了 Docker 的话,直接无脑2个docker启动命令就可以搞定,完全傻瓜式的,极大了降低了小白探索大模型的难度。
如何云上部署?
独乐乐不如众乐乐?本地部署成功,意味着云上部署似乎也没有什么门槛,从云服务厂商那边购买性能差不多的云主机,然后安装上 Docker,同样的操作,执行两个命令就启动镜像了。
访问控制?
如果希望提供对外服务,可以增加一些反问控制,如基于 WebUI 打造一个会员体系,接入支付,提供订阅服务。
配合langchain?
langchain https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
可以说是一个基于大模型快速构建用用的框架,我们看到的很多大模型的应用都是基于langchain构建的
我们本地部署的大模型是基于 ollama管理的,配合langchain来使用也是非常方便,几乎无痛感。可以参考这篇文章 https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/tutorials/langchainpy.md
下面是一个demo:
现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。
再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。
因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
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