一、本地部署DeepSeek大模型

（一）下载Ollama

Ollama 是一个开源的本地化工具，旨在简化大型语言模型（LLMs）的本地运行和部署。

网址：https://ollama.com/

（二）安装deepseek-r1模型

打开电脑上的命令窗口，将刚才复制的命令粘贴到窗口然后按“回车”，就可以利用ollama部署好DeepSeek大模型了

（三）同样的方法安装嵌入模型

二、本地部署dify

（一）下载并安装部署dify的工具docker

网址：https://www.docker.com/

（二）下载dify项目压缩包

dify项目github地址：https://github.com/langgenius/dify

三）安装dify环境

在终端输入：docker compose up -d

返回docker桌面客户端可看到，所有dify所需要的环境都已经运行起来了

四）安装dify

在浏览器地址栏输入：http://127.0.0.1/install

完成注册后进入dify界面

三、为dify配置本地的deep seek大模型和嵌入模型

（一）环境配置

# 启用自定义模型

CUSTOM_MODEL_ENABLED=true

# 指定 Ollama 的 API 地址（根据部署环境调整 IP）

OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

（二）在dify的设置里添加模型

http://host.docker.internal:11434

刷新后在系统模型里配置

（三）同样的方式配置好嵌入模型

如何学习AI大模型？

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： 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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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