1、各模块作用

ollama：一个用于在本地运行大型语言模型（LLM）的开源框架，旨在简化LLM的部署和运行。它支持多种模型，并提供了丰富的API接口和聊天界面，可用于文本生成、翻译、问答和代码生成等。

DeepSeek：一款功能强大的数据处理和分析工具，支持多种数据格式和数据源，可用于数据挖掘、机器学习、商业智能等领域。

AnythingLLM：一个开源的、可定制的文档聊天机器人，可将文档转化为LLM的上下文，支持多用户管理和权限控制，可用于构建知识库和问答系统。

简单来说，ollama我理解为docker的方法部署服务，他的使用语法和docker也比较接近，deepseek就是一个训练好的模型，类似docker的镜像，跑在ollama软件上，但ollama缺少合适的界面，故使用AnythingLLM，当然也有其他的交互界面，比如Open webUI之类的，选择自己喜欢的就行，都是开源的，容易找到

2、电脑准备

我是在自己的pc上安装的，windows环境，建议：确保CPU >= 4核，RAM >= 16GB，Disk >= 50GB。

3、下载和安装必要的软件

• 从Ollama的官方网站（https://ollama.com/download）下载并安装Ollama。Ollama下载windows版本，一步一步安装就行，傻瓜式安装，很方便，不懂得可以查看帮助文档：

安装好后测试一下是否可用

• 下载对应的大模型，在Ollama首页点击【Models】可以查看Ollama支持的所有模型列表。现在DeepSeek就排在第一个位置，很好找

点击模型即可看到模型的详细信息，包含介绍、安装方式等。复制圈红的命令到ollama的cmd窗口就可以拉去大模型了。

在电脑上打开cmd，执行ollama的命令

ollama run deepseek-r1:1.5b``ollama run deepseek-r1:8b

我这儿拉去了2个deepseek的大模型用于测试，有的电脑性能不够建议用小模型，不然跑起来吃力，

镜像拉去结束后就可以进行命令行问答交互，但体验感不佳，

• 从AnythingLLM的官方网站（https://anythingllm.com/desktop）下载并安装AnythingLLM。

也是傻瓜式的安装部署，一步一步，安装后打开软件，新建一个工作区，一个工作区类似一个大模型的应用场景，新建不同的new thread类似开启不同的对话，

配置对应的问答大模型，

添加自己的知识库内容，支持word、ppt、pdf等格式上传、解析

选择对应的文件夹内容添加到右边即可，后台会进行解析，然后就可以针对性提问了，到这儿就差不多部署好一个私有化的大模型知识库，

最后的最后

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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。

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• 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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