一、Ollama是什么？
Ollama是一个功能强大的开源框架，旨在简化在Docker容器中部署和管理大型语言模型（LLM）的过程。以下是关于Ollama的详细介绍：
- 定义与功能：
- Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它资助用户快速在本地运行大模型。
- 通过简朴的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，如Llama 2。
- Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。
- 特点与上风：
- 功能齐备：Ollama将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成Modelfile。
- 优化设置与配置：它优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况。
- 易用性：用户无需深入相识复杂的部署和管理流程，只需简朴的安装和配置即可使用。
- 支持热加载：用户无需重新启动即可切换不同的模型。
- 支持的平台与模型：
- Ollama支持在Mac和Linux平台上运行。
- 它支持运行多种开源大型语言模型，如Llama 2。
- API与界面：
- Ollama提供了雷同OpenAI的API接口和聊天界面，方便用户部署和使用最新版本的GPT模型。
- 安装与部署：
- Ollama的安装过程被极大地简化，并提供了多种选择，包括Docker镜像。
综上所述，Ollama是一个为在本地运行大型语言模型而设计的强大、易用、功能齐备的开源框架。它通过优化设置和配置，简化了在Docker容器中部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速、方便地在本地运行大型语言模型。
二、怎样在Mac上安装Ollama
在Mac上安装Ollama的步骤如下，结合了参考文章中的信息，并进行了适当的总结和归纳：
1. 准备工作
- 确认系统兼容性：Ollama支持在Mac上运行，但请确保您的Mac满意运行大型语言模型所需的最低系统要求。
- 检查存储空间：安装和运行Ollama以及大型语言模型大概需要较大的磁盘空间。请确保您的Mac有足够的存储空间。
2. 下载并安装Ollama
- 访问Ollama官网：前往Ollama的官方网站（如：https://ollama.com/）下载适用于Mac的安装包。
- 下载安装包：在官网找到适用于Mac的下载链接，下载Ollama的安装包。
- 安装Ollama：双击下载的安装包，按照提示完成安装过程。
3. 运行Ollama
- 打开终端：在Mac上打开终端（Terminal）。
- 运行命令：在终端中，输入相应的命令来启动和运行Ollama。例如，使用ollama pull llama3命令来拉取并安装Llama 3模型（请注意，这只是一个示例命令，详细命令大概因Ollama的版本和您的需求而有所不同）。
- 下载llama2地址： llama2
- 下载命令：ollama run llama2:7b
4. 安装和配置大型语言模型
- 选择模型：根据您的需求选择合适的大型语言模型。Ollama支持多种开源大型语言模型，如Llama 2、Llama 3等。
- 安装模型：使用Ollama提供的命令来安装所选的模型。例如，使用ollama pull llama3命令来安装Llama 3模型。
- 配置模型：根据模型的文档和阐明，进行须要的配置和设置。这大概包括设置模型的参数、配置GPU使用情况等。
5. 使用Ollama
- 启动服务：在成功安装和配置模型后，您可以使用Ollama提供的命令或API来启动和运行模型服务。
- 访问和使用：通过Ollama提供的Web界面或API接口，您可以访问和使用已部署的大型语言模型进行各种任务，如文本生成、问答等。
- API调用
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
“model”: “llama2:7B”,
“prompt”:“Why is the sky blue”
}’
- 答复标题时CPU100%，MAC M1 8G内存
请注意，以上步骤和命令大概因Ollama的版本和您的详细需求而有所不同。建议您参考Ollama的官方文档和社区资源，以获取最正确和最新的安装和使用指南。
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三、安装open-webui
1. 准备工作
- 安装Docker情况：确保你的系统上已经安装了Docker Desktop。你可以从Docker官网下载并安装适合你操作系统的Docker Desktop版本。
- 配置Docker以支持GPU（可选）：如果你的本地有GPU，而且希望使用GPU加速大模型结果，你需要在Docker Desktop中配置GPU支持。这通常涉及到在Docker Desktop的设置中启用GPU支持，并安装相应的驱动步伐和软件。
2. Open WebUI 的主要特点
GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly WebUI for LLMs (Formerly Ollama WebUI)
- ?? 轻松设置：使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，提供无忧体验，同时支持标志映像和标志映像。
 llama``:cuda
- ?? Ollama/OpenAI API 集成：轻松集成兼容 OpenAI 的 API，与 Ollama 模型进行多功能对话。自定义 OpenAI API URL 以链接 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等。
- ?? Pipelines、Open WebUI 插件支持：使用 Pipelines 插件框架将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI 中。启动您的 Pipelines 实例，将 OpenAI URL 设置为 Pipelines URL，探索无穷大概。示例包括函数调用、控制访问的用户速率限制、使用 Langfuse 等工具进行使用情况监控、使用 LibreTranslate 提供多语言支持的实时翻译、有害消息过滤等等。
- ?? 相应式设计：在台式电脑、笔记本电脑和移动装备上享受无缝体验。
- ?? **适用于移动装备的渐进式 Web 应用步伐 （PWA）：**使用我们的 PWA 在您的移动装备上享受雷同本机应用步伐的体验，提供对 localhost 的离线访问和无缝的用户界面。
- ?? 完备的 Markdown 和 LaTeX 支持：通过全面的 Markdown 和 LaTeX 功能提升您的 LLM 体验，以实现丰富的交互。
- ?? 模型生成器：通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型。通过 Open WebUI 社区集成，轻松创建和添加自定义角色/署理、自定义聊天元素和导入模型。
- ?? 本地 RAG 集成：通过突破性的检索增强生成 （RAG） 支持，深入相识聊天交互的未来。此功能将文档交互无缝集成到您的聊天体验中。您可以将文档直接加载到聊天中或将文件添加到文档库中，在查询之前使用命令轻松访问它们。#
- ?? RAG 的 Web 搜索：使用 、 、 、 和 等提供步伐执行 Web 搜索，并将结果直接注入到聊天体验中。SearXNG``Google PSE``Brave Search``serpstack``serper
- ?? Web 欣赏功能：使用后跟 URL 的命令将网站无缝集成到您的聊天体验中。此功能允许您将 Web 内容直接合并到您的对话中，从而增强交互的丰富性和深度。#
- ?? 图像生成集成：使用 AUTOMATIC1111 API 或 ComfyUI（本地）和 OpenAI 的 DALL-E（外部）等选项无缝整合图像生成功能，通过动态视觉内容丰富您的聊天体验。
- 许多模型对话：绝不费力地同时与各种模型互动，使用它们的独特上风来获得最佳相应。通过并行使用各种模型来增强您的体验。
- ?? **基于角色的访问控制 （RBAC）：**确保使用受限权限进行安全访问;只有经过授权的个人才气访问您的 Ollama，而且为管理员保留独家模型创建/拉取权限。
- ??? 多语言支持：通过我们的国际化 （i18n） 支持，以您的首选语言体验 Open WebUI。加入我们，扩展我们支持的语言！我们正在积极探求贡献者！
- ?? 持续更新：我们致力于通过定期更新、修复和新功能来改进 Open WebUI。
想相识更多关于Open WebUI的功能吗？检察我们的 Open WebUI 文档，相识全面概述！
3. Docker安装OpenWebUI
拉取Open-WebUI镜像：使用Docker命令从GitHub Container Registry拉取Open-WebUI的镜像。例如，你可以运行以下命令来拉取最新的Open-WebUI镜像：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
下载太慢，需要配置docker国内镜像仓库，参考这篇文章：
MacOS上配置docker国内镜像仓库地址_mac docker配置镜像源-CSDN博客
如果163也很慢，建议配置阿里云镜像地址，需要登陆阿里云 不过配置发现更慢！手动下载了
末了只能用魔法办理了
4. 安装完成
4.1 本地登陆
登陆地址 http://localhost:3000/ 注册账号登陆
4.2 选择模型
4.3 聊天
4.4 配置文本嵌入模型
4.5 上传PDF文档
4.6 关联文档，答复标题
4. 配置本地大模型LLaMA2-7B
- 下载LLaMA2-7B模型：你需要从适当的来源（如Hugging Face的模型仓库）下载LLaMA2-7B模型的文件。由于模型文件大概非常大，下载大概需要一些时间。确保你有足够的存储空间来存储这些文件。
- 配置Open-WebUI以使用LLaMA2-7B模型：Open-WebUI允许你通过配置文件或情况变量来指定要使用的模型。你需要根据你的Open-WebUI版本和配置方式，将LLaMA2-7B模型的路径或位置配置到Open-WebUI中。详细的配置方法大概因Open-WebUI版本而异，请参考Open-WebUI的官方文档或GitHub仓库中的阐明进行配置。
- 重启Open-WebUI容器：在配置完Open-WebUI以使用LLaMA2-7B模型后，你需要重启Open-WebUI容器以使配置生效。你可以使用Docker命令来制止并重新启动容器，大概如果Open-WebUI支持热重载配置，你也可以实验重新加载配置而不必重启容器。
5. 验证配置
- 访问Open-WebUI界面：在配置完成后，你可以通过欣赏器访问本地的3000端口来访问Open-WebUI的界面。在界面上，你应该能够看到已经配置好的LLaMA2-7B模型，并可以开始使用它进行对话或其他任务。
- 测试LLaMA2-7B模型：在Open-WebUI界面中，你可以实验与LLaMA2-7B模型进行对话或执行其他任务来验证配置是否正确。如果统统正常，你应该能够看到LLaMA2-7B模型对你的输入做出合理的相应。
四、使用Ollama + AnythingLLM构建类ChatGPT本地问答机器人系
学习目的
- 使用开源软件Ollama+AnythingLLM构建本地类ChatGPT问答机器人系统
- 熟悉和相识基于LLM的本地RAG知识库搭建原理和逻辑，更换符合国内的LLM工具
- 学会安装、配置、使用问答系统，找出符合企业私有化客服（对内）的产物规划逻辑
- 对比和发现标题，探求优劣点
当在MAC上安装AnythingLLM时，以下是更详细的步骤，结合了参考文章中的信息：
1. 下载AnythingLLM
- 访问AnythingLLM的官方网站：Download AnythingLLM for Desktop（注意：链接大概随时间而变化，请以最新信息为准）。
- 在下载页面选择适用于MacOS的桌面版dmg文件，点击下载。
2. 安装AnythingLLM
- 下载完成后，找到下载的dmg文件，双击打开。
- 跟随安装领导的指示，完成AnythingLLM的安装过程。
- 安装完成后，打开AnythingLLM应用。初次启动大概需要一些时间进行初始化操作。
3. 配置AnythingLLM
3.1 步骤阐明
3.2 选择LLM、嵌入模型和向量数据库
- 在AnythingLLM应用中，根据需求选择或下载适当的大语言模型（LLM）、嵌入模型和向量数据库。
- LLM：AnythingLLM支持多种LLM，包括但不限于OpenAI的GPT系列、Gemini、Mistral等。
- 嵌入模型：可以选择内置的嵌入模型或下载其他模型，如OpenAI、LocalAi、Ollama等提供的嵌入模型。
- 向量数据库：默认使用内置的LanceDB，但也可以选择其他如Chroma、Milvus、Pinecone等。
3.3 设置情况变量（如果需要）
- 根据AnythingLLM的文档阐明，如有需要，设置所需的情况变量，例如OLLAMA_MODELS。
3.4 权限管理（如果需要）
- 如果是企业级应用，可以设置多用户并进行权限管理，确保数据的安全性。
4. 构建知识库
- 在AnythingLLM中，通过“选择知识”按钮上传文档或给定知识文件链接（支持PDF、TXT、DOCX等文档格式）。
- 将文档通过嵌入模型转化为向量，并保存到向量数据库中。这个过程大概需要一些时间，详细取决于文档的大小和系统的性能。
5. 开始使用
- 配置完成后，就可以在AnythingLLM中进行基于检索增强生成（RAG）的聊天或问答了。
- 可以创建自己的工作区（workspace），设置不同的配置，并开始与LLM进行交互。
-
-
6. 自定义集成（如果需要）
- 如果需要，可以使用AnythingLLM的开发者API进行自定义集成，以满意特定的业务需求。
7. 监控和反馈
- 使用AnythingLLM的遥测功能来监控应用的使用情况。
- 如果遇到标题或需要改进，可以通过创建issue或PR来提供反馈。
8. 注意事项
- 定期检查并更新AnythingLLM和相关的模型、嵌入模型、向量数据库，以获取最佳的性能和安全性。
- 注意掩护个人隐私和知识产权，确保上传的文档内容正当合规。
怎样学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让步伐员们开始重新评估自己的本领。 “AI会代替那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等标题热议不断。
不如成为「把握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先实验，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不光需要系统的学习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，增长自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容许多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。以是现在小白入门就只能靠自学，学习本钱和门槛很高
那么针对全部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套大模型行业陈诉、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平台构建电商领域假造试衣系统；
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康健、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，搭建了文生图小步伐案例；
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、产物经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同本领；
能够使用大模型办理相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，使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正确性。因此，把握大模型应用开发技能，可以让步伐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、把握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）一站式把握；
能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练本领，提高步伐员的编码本领： 大模型应用开发需要把握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的把握可以提高步伐员的编码本领和分析本领，让步伐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
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产物经理资源合集
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