deepseek让笔者想起2011年的iphone4s：乔布斯开启了智能手机的移动互联时代，而梁文锋开启了"全民AI"的智能时代。可以说，2025年会是中国AI井喷的元年。身处AI的历史洪流当中，激动也好，彷徨也罢，我们都站在这伟大变革的前沿。基于此，笔者利用业余时间特编写了此大模型实战系列教程，带你一同感受AI的世界。

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第一章 本地部署，感受魅力

本章将带你一起在本地PC上部署大语言模型（LLM，Large Language Model），实现与LLM的命令行和图形界面交互。

一、硬件环境

Windows PC一台，配置如下：

• CPU: 12th Gen Intel® Core™ i5-12400F 2.50 GHz

• GPU: GRTX3060 12G显存

• RAM: 16G

• 硬盘：1T

• OS：Windows 11 家庭中文版，24H2

二、命令行交互

常用的LLM命令行交互工具是Ollama，Ollama是一款开源工具，专为在本地计算机上快速部署和运行大型语言模型（如 Llama、Mistral 等）而设计。通过简化模型配置和优化资源占用，支持用户无需云端依赖即可体验 AI 能力，提供命令行交互与 API 接口，适配 macOS、Linux 和 Windows 系统。其轻量化架构适合开发者测试模型、研究者实验 AI 应用，或普通用户探索私有化 AI 场景，兼顾性能与数据隐私。

下载：https://ollama.com/

安装：

安装成功后，PC右下角通知栏会有Ollama标签：

使用：

1. 模型部署，以deepseek-r1:8b为例

• Windows下搜索PowerShell，打开：

• 在PowerShell中输入：

ollama run deepseek-r1:8b

首次运行会先自动进行模型部署，需保持网络畅通，如下：

下载完成后会出现“success”提示，并出现">>>"交互提示，此时即部署完成，可以与大模型对话。

2. 对话演示

• 输入：AI的诞生是好是坏？

• 输出：

可以发现，deepseek已采用思维链给出了答案。

3. 查看资源消耗

Windows打开任务管理器，可查看大模型推理过程中的CPU、内存和GPU消耗：

可看出，推理过程中，Ollama可自动识别Nvidia显卡，优先使用GPU进行推理。

4. 结束对话

直接关掉PowerShell或在对话框中输入"/bye"

5. 扩展：Ollama CLI交互指令

指令描述中的model就是指大模型。

三、图形界面

支持LLM的图形化界面比较多，主要有LM Studio，Anything LLM、ChatBox AI等，体验各有优势。下面以Anything LLM为例，演示如何将Ollama的CLI交互转换为图形界面交互。

Anything LLM 是一款功能强大的本地化 AI 文档交互工具，支持用户与多种大型语言模型（如 OpenAI、Anthropic、LLama 2 等）无缝协作。它允许用户上传私有文档，构建专属知识库，并通过简洁的聊天界面快速检索信息。Anything LLM 注重隐私安全，所有数据均存储在本地，适合企业或个人高效管理知识资产，提升工作效率。

下载：https://anythingllm.com/

安装：

使用：

• 双击Anything LLM启动软件

• 设置模型

• 开始对话

四、本章资料

ollama+AnythingLLM最新安装包，可在下方领取！！

如何学习AI大模型？

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。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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

那么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 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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学习路线

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。

👉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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