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标题: 基于Ollama安装deepseek-r1模型搭建本地知识库（Dify、MaxKb、Open-WebUi、 [打印本页]

作者: 八卦阵 时间: 10 小时前
标题: 基于Ollama安装deepseek-r1模型搭建本地知识库（Dify、MaxKb、Open-WebUi、
大模型（LLM，Large Language Model）指的是参数量巨大、基于深度学习训练的人工智能模型，用于自然语言处置惩罚（NLP）任务，如文本生成、对话、翻译、代码补全等。它们通常由数十亿到万亿级别的参数构成，能够理解和生成类似人类的文本。

大模型的焦点特点
✅ 超大规模参数：从数十亿（Billion）到万亿（Trillion）级别参数，比如 GPT-4、Gemini、DeepSeek、Qwen、ChatGLM 等。
✅ 基于 Transformer 架构：大多数大模型使用 Transformer 作为基础（如 GPT, LLaMA, Mistral, Baichuan 等）。
✅ 支持多任务处置惩罚：可以进行文本理解、摘要、代码生成、图像识别（多模态）等。
✅ 可微调（Fine-tuning）：可以通过 LoRA、QLoRA、P-tuning 等技术针对特定领域优化。
✅ 可本地部署或云端 API 访问：如 OpenAI 的 GPT-4 需 API 调用，而 LLaMA、DeepSeek 可本地运行。

大模型的主要范例
大模型可以按照应用方向划分为以下几类：

语言大模型（LLM, Large Language Model）
用于文本生成、对话 AI、代码生成等，如：GPT-4 OpenAI、DeepSeek、Qwen
适用领域：Chatbot、知识库问答、智能助手等
代码大模型（Code LLM）
用于代码补全、自动编程，如：DeepSeek-Coder、CodeLlama、BigCode
适用领域：IDE 代码补全、AI 编程助手（如 Copilot）
多模态大模型（Multimodal LLM）
支持文本 + 图像 + 语音处置惩罚，如：Gemini、Qwen-VL、CogView
适用领域：图像理解、OCR 识别、智能创作（如 Midjourney）。
知识检索增强（RAG, Retrieval-Augmented Generation）
大模型结合知识库，如：LangChain、LlamaIndex
适用领域：智能客服、文档问答、搜刮增强（如 ChatGPT+自有数据）。

大模型的训练方式

预训练（Pre-training）：使用大量文本数据进行自回归（Autoregressive）或自编码（Autoencoder）训练。
指令微调（Instruction Tuning）：对大模型进行任务特定优化（如聊天、代码生成）。
RLHF（人类反馈强化学习）：通过人类评分调解模型行为（如 ChatGPT 的训练）。
蒸馏（Distillation）：将大模型知识压缩到小模型，进步推理速度（如 DeepSeek 1.5B 可能是 67B 的蒸馏版本）。

轻量级本地 LLM 运行工具（适合个人用户）：适用于 Windows / Mac / Linux，零基础可用：
✅ Ollama（保举

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