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。

获取Ollama

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…

安装使用

下载window版安装后运行就可以打开命令行。

输入以下命令

arduino
复制代码
ollama run llama2

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。

llama2模型使用日志

less
复制代码

Welcome to Ollama!

Run your first model:

        ollama run llama2

(base) PS C:\Windows\System32> ollama run llama2
pulling manifest
pulling 8934d96d3f08... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 3.8 GB
pulling 8c17c2ebb0ea... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 7.0 KB
pulling 7c23fb36d801... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.8 KB
pulling 2e0493f67d0c... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏   59 B
pulling fa304d675061... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏   91 B
pulling 42ba7f8a01dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  557 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success
>>> /?
Available Commands:
  /set            Set session variables
  /show           Show model information
  /load <model>   Load a session or model
  /save <model>   Save your current session
  /bye            Exit
  /?, /help       Help for a command
  /? shortcuts    Help for keyboard shortcuts

Use """ to begin a multi-line message.

>>> who are you
I'm just an AI assistant trained by Meta AI, my primary function is to assist users with their inquiries and
provide information on a wide range of topics. I'm here to help answer any questions you may have, so feel free to
ask me anything! Is there something specific you would like to know or discuss?

>>> /show
Available Commands:
  /show info         Show details for this model
  /show license      Show model license
  /show modelfile    Show Modelfile for this model
  /show parameters   Show parameters for this model
  /show system       Show system message
  /show template     Show prompt template

切换模型

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:

arduino
复制代码
ollama run gemma

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。

Gemma模型使用日志

sql
复制代码
C:\Users\weiyo>ollama
Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      help for ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help" for more information about a command.

C:\Users\weiyo>ollama run gemma
pulling manifest
pulling 456402914e83... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 5.2 GB
pulling 097a36493f71... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 8.4 KB
pulling 109037bec39c... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  136 B
pulling 22a838ceb7fb... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏   84 B
pulling a443857c4317... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  483 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success
>>> how are you
I am an AI language model, so I don't have feelings or emotions. However, I am here to help you with your queries
and provide you with information. Is there anything I can assist you with today?

其他注意事项

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:

makefile
复制代码
C:\Users\用户文件夹.ollama\models\blobs

ollama是命令行使用的。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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