今天教程关于在自己电脑搭建大模型，支持开源的大模型，像主流的通义千问2.5，Llama3，教程还包括如何使用这些大模型做接口调用，实现自动化输出。
如下图所示，这是我自己的电脑安装的两个AI大模型，一个是qwen 7b尺寸，另一个是llama3 8b尺寸：
本地部署大模型有哪些好处呢？
首先，因为这些大模型都是开源的，安装在自己的电脑上也是的，如下图所示启动qwen7b后，我可以直接在命令窗口提问它，全球各地有记载的历史最低温度是多少？，后面是qwen的回复：
其次，安装大模型在自己电脑除了我们可以直接它外，还有一个很大的好处，就是我们可以结合自己的私有文件系统，打造一个大模型+个人知识库的AI系统，既保护了个人数据隐私，也让AI「更懂你」。
大模型的一些基本知识科普
可能点进来看我这篇文章的朋友，有不同行业、不同专业的，可能对一些大模型的基本概念不太了解，下面就先做一个基本梳理。
其中比较重要的比如qwen7b, llama8b，这里的7b、8b代表什么？
b是英文的billion，意思是十亿，7b就是70亿，8b就是80亿，70亿、80亿是指大模型的神经元参数（权重参数 weight+bias）的总量。目前大模型都是基于Transformer架构，并且是很多层的Transformer结构，最后还有全连接层等，所有参数加起来70亿，80亿，还有的上千亿。
大模型和我们自己基于某个特定数据集（如 ImageNet、20NewsGroup）训练的模型在本质上存在一些重要区别。主要区别之一在于，大模型通常更加通用，这是因为它们基于大量多样化的数据集进行训练，涵盖了不同领域和任务的数据。这种广泛的学习使得大模型具备了较强的知识迁移能力和多任务处理能力，从而展现出“无所不知、无所不晓”的特性。
相比之下，我们基于单一数据集训练的模型通常具有较强的针对性，但其知识范围仅限于该数据集的领域或问题。因此，这类模型的应用范围较为局限，通常只能解决特定领域或单一任务的问题。
Scaling Laws这个词大家可能在很多场合都见到过。它是一个什么法则呢？
大模型之所以能基于大量多样化的数据集进行训练，并最终“学得好”，核心原因之一是Scaling Laws（扩展规律）的指导和模型自身架构的优势。Scaling Laws指出参数越多，模型学习能力越强；训练数据规模越大、越多元化，模型最后就会越通用；即使包括噪声数据，模型仍能通过扩展规律提取出通用的知识。而Transformer这种架构正好完美做到了Scaling Laws，Transformer就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。
知道这些基本知识后，我们回到安装大模型到本地步骤上。一共只需要三步就能做到和大模型在本地会话。
第一步，我使用的是ollama管理各种不同大模型，当然还有其他工具，不过ollama是比较直接、比较干净的，如下所示，一键下载后安装就行了，安装过程基本都是下一步：
不知道去哪里下载的，可以直接在我的公众后台回复：ollama，下载这个软件，然后装上：
安装后，打开命令窗口，输入ollama，然后就能看到它的相关指令，一共10个左右的命令，就能帮我们管理好不同大模型：
第二步，命令窗口输入：ollama pull qwen7b，下载大模型qwen7b到我们自己的电脑：
同理，执行 ollama pull llama38b，下载大模型llama8b到本地。
ollama list，列举出当前已经安装的大模型：
ollama show qweb7b，看到模型的基本信息，执行后看到qwen7b模型的基本信息，如下图所示：
模型的基本信息解释如下：
架构qwen2，7.7b参数，的上下文处理长度，4096词向量嵌入维度，Q4_0的四位量化技术。
第三步，ollama run qwen7b，执行这条命令后，我们就可以和大模型对话了：
如下所示，大模型一般都支持多语言会话：
以上就是本地搭建AI大模型的三个步骤。
接下来，我再介绍一个比较常用的，尤其是想深入一步使用大模型接口做的。
ollama也支持接口，它默认的端口是34，打开浏览器后，输入下面命令，会得到一个字符串输出：ollama is running
基于上面已经搭建好的ollama+大模型qwen7b，我们可以编写几行代码，使用ollama的接口，自动执行大模型会话。
非常实用！
具体来说，最精简版代码不到10行，首先pip安装requests包，然后执行下面代码：
自动输出下面的回答：
所以，当你有很多任务需要执行时，能通过API调用就会非常省事，自动给你回复，自动给你干活。
上面的url就是API接口的地址，payload是三个必须要传入的参数，使用Python的requests包自动发送请求，然后response得到结果。
以上就是API调用的完整步骤。
总结一下
这篇教程总结了自己电脑搭建大模型的步骤，以及自动调用大模型API的步骤。
最后说一下电脑所需要的配置，一般来说安装上面尺寸的大模型目前电脑都可以，不过大模型回答你的速度会有区别，电脑带有GPU显卡且显存大于等于8G的回答会比较流畅，低于这个配置的就会有些卡顿，但是不至于不能使用。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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。
作为一名热心肠的互联网老兵，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大模型的学习中的很多困惑，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。
所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套 《AI大模型入门+进阶学习资源包**》，扫码获取~
ὄ;LLM大模型学习指南+路线汇总ὄ;
Ὂ;大模型入门要点，扫盲必看！
Ὂ;既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
路线图很大就不一一展示了 （文末）
Ὂ;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。
Ὂ;两本《中国大模型落地应用案例集》 收录了近两年151个优秀的大模型落地应用案例，这些案例覆盖了金融、医疗、教育、交通、制造等众多领域，无论是对于大模型技术的研究者，还是对于希望了解大模型技术在实际业务中如何应用的业内人士，都具有很高的参考价值。 （文末）
Ὂ;收集整理了海量的开源项目，地址、代码、文档等等全都下载共享给大家一起学习！
Ὂ;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。 （文末）
Ὂ;包含640份报告的合集，涵盖了AI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。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费
ὡ;有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费Ἑ;
© 版权声明
本网站上的所有资源均来源于本网站，所有网址和文章版权均归原作者所有。如有侵权行为，请将相关证明发送至以下电子邮件地址：dxsen@qq.com
