本地部署AI大模型，既省钱又安全，1000元的旧电脑也能成为AI PC_ollama 部署 千文大模型

本地部署AI大模型的好处

1.数据隐私和安全：确保敏感数据不离开本地环境，降低数据泄露风险，满足严格的数据合规要求。

2.定制化和灵活性：可以根据自身业务需求和特点，对模型进行更深入的定制和优化，更好地适应特定场景。

3.低延迟响应：避免网络延迟对实时性要求高的应用产生影响，提供更快速的交互体验。

4.自主掌控：拥有对模型的完全掌控权，包括升级、维护和调整的决策。

2.使用方案（目前最容易上手的方案）：

ollama

3.ollama部署耗时
4.约30分钟
5.部署步骤

目录

1.下载ollama
2.下载模型
3.下载webUI
4.完成

详细操作

下载ollama

下载地址：https://ollama.com/

2.下载模型

我们找到阿里的通义千文大模型，选择0.5b的

复制上面这段代码

ollama run qwen:0.5b
1

在电脑上，按：窗口键+R，打开运行窗口，如下图：

输入：cmd后按回车键，打开命令提示符窗口，如下图所示：

将下面的代码块，复制粘贴到，命令提示符窗口中，按回车

ollama run qwen:0.5b
1

等待几秒钟后，显示如下内容，即安装成功了。

输入一个问候，很快就显示出了AI的回复，如下图：

如果只是简单使用，这一步就可以了。但是如果要有更好的用户体验，则可以安装一个好用的客户端。

客户端安装

以下是官方推荐的一些web和桌面客户端

Web & Desktop

• Open WebUI
• Enchanted (macOS native)
• Hollama
• Lollms-Webui
• LibreChat
• Bionic GPT
• HTML UI
• Saddle
• Chatbot UI
• Chatbot UI v2
• Typescript UI
• Minimalistic React UI for Ollama Models
• Ollamac
• big-AGI
• Cheshire Cat assistant framework
• Amica
• chatd
• Ollama-SwiftUI
• Dify.AI
• MindMac
• NextJS Web Interface for Ollama
• Msty
• Chatbox
• WinForm Ollama Copilot
• NextChat with Get Started Doc
• Alpaca WebUI
• OllamaGUI
• OpenAOE
• Odin Runes
• LLM-X (Progressive Web App)
• AnythingLLM (Docker + MacOs/Windows/Linux native app)
• Ollama Basic Chat: Uses HyperDiv Reactive UI
• Ollama-chats RPG
• QA-Pilot (Chat with Code Repository)
• ChatOllama (Open Source Chatbot based on Ollama with Knowledge Bases)
• CRAG Ollama Chat (Simple Web Search with Corrective RAG)
• RAGFlow (Open-source Retrieval-Augmented Generation enginebased on deep document understanding)
• StreamDeploy (LLM Application Scaffold)
• chat (chat web app for teams)
• Lobe Chat with Integrating Doc
• Ollama RAG Chatbot (Local Chat with multiple PDFs using Ollama and RAG)
• BrainSoup (Flexible native client with RAG & multi-agent automation)
• macai (macOS client for Ollama, ChatGPT, and other compatible API back-ends)

本地安装Open WebUI

安装dockers

下载docker desktop ，下载地址如下：

https://www.docker.com/products/docker-desktop/

安装成功后，运行dockers desktop

安装openwebui

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

在命令提示符窗口中，粘贴如上代码，如下图所示：

等待安装完成后，打开docker desktop，可以看到容器已经部署成功，如下图所示：

浏览器中输入：localhost:3000 即可打开聊天窗口了，如下图所示：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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