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

• 2、安装

直接点击Next：

• 3、命令查看

• 4、运行

• 其他说明

如果自己不确定模型名称可以去官网查看模型

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。

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：

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

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：

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。

• 3、登录

• 4、open-webui使用界面

• 4、设置

• 5、模型选择

04、本地化知识库

1、open-webui界面文档设置

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。

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…

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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