从OPEN AI推出大模型已经过去一年多了，想必大家已经感受到了AI对我们的影响。大型模型极具用途，其提升的准确性和处理更复杂任务的能力都令人赞叹。然而，本地运行这些模型却一直是一项艰巨的任务。运行这些模型需要大量的计算资源，而且数据存储需求往往超过了一般个人设备所能提供的。
此外，设置、配置和维护这些模型的过程可能复杂且耗时。同样，解决兼容性问题，排错和调试也会让用户在利用这些模型进行他们的研究或项目时望而却步。 虽然很早就有了开源大模型，我也一直跃跃欲试，但是苦于没有英伟达的显卡，所以一直没能本地运行。
但现在，有了一个解决方案 - 一项名为Ollama的开源项目。Ollama简化了实现大型模型的过程。借助Ollama，曾经令人畏惧的本地运行这些模型的任务变得轻而易举。它精简了整个过程，消除了与这些大型模型相关的设置和维护的复杂性。关键是不需要显卡，只使用CPU就可以运行。因此，有了Ollama，无论用户的技术栈或资源如何，大型模型的力量现在都已触手可及。
Ollama下载地址，推荐第一个，一般都能下载。 ollama.com/download 如果你像研究源码，到下面的地址，部分人无法访问。 github.com/ollama/olla…
下载window版安装后运行就可以打开命令行。
输入以下命令
后就开始下载llama2模型，3.8G。 下载完成后就自动运行大模型了，你可以直接在命令行和它对话。
我的使用记录如下。
还有其他可用模型，可以在github页面查看。 所有模型列表看这里 ollama.com/library
例如，我使用下面命令运行gemma模型：
首次运行会先下载，模型，不过下载速度很快，几分钟。以后再运行就不用了。我的使用记录如下。
安装程序把ollama安装在用户文件夹。安装后以后只需要运行程序，就可以在命令行使用ollama命令，启动模型使用了。
输入 /help可以获取帮助。使用Ctrl+D可以退出当前模型对话。
ollama支持本地restful api调用，以后可以研究以下。 github.com/ollama/olla…
每次下载的模型会默认保存到用户文件夹下，例如：
ollama是命令行使用的。
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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