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网站怎么做吸引人,网上教学网站建设,php笔记网站,青海省西宁市住房城乡建设厅网站今天教程关于在自己电脑搭建大模型#xff0c;支持开源的大模型#xff0c;像主流的通义千问2.5#xff0c;Llama3#xff0c;教程还包括如何使用这些大模型做接口调用#xff0c;实现自动化输出。 如下图所示#xff0c;这是我自己的电脑安装的两个AI大模型#xff0c;…今天教程关于在自己电脑搭建大模型支持开源的大模型像主流的通义千问2.5Llama3教程还包括如何使用这些大模型做接口调用实现自动化输出。如下图所示这是我自己的电脑安装的两个AI大模型一个是qwen 7b尺寸另一个是llama3 8b尺寸本地部署大模型有哪些好处呢首先因为这些大模型都是开源的安装在自己的电脑上也是免费使用的如下图所示启动qwen7b后我可以直接在命令窗口提问它全球各地有记载的历史最低温度是多少后面是qwen的回复其次安装大模型在自己电脑除了我们可以直接免费使用它外还有一个很大的好处就是我们可以结合自己的私有文件系统打造一个大模型个人知识库的AI系统既保护了个人数据隐私也让AI「更懂你」。大模型的一些基本知识科普可能点进来看我这篇文章的朋友有不同行业、不同专业的可能对一些大模型的基本概念不太了解下面就先做一个基本梳理。其中比较重要的比如qwen7b, llama8b这里的7b、8b代表什么b是英文的billion意思是十亿7b就是70亿8b就是80亿70亿、80亿是指大模型的神经元参数权重参数 weightbias的总量。目前大模型都是基于Transformer架构并且是很多层的Transformer结构最后还有全连接层等所有参数加起来70亿80亿还有的上千亿。大模型和我们自己基于某个特定数据集如 ImageNet、20NewsGroup训练的模型在本质上存在一些重要区别。主要区别之一在于大模型通常更加通用这是因为它们基于大量多样化的数据集进行训练涵盖了不同领域和任务的数据。这种广泛的学习使得大模型具备了较强的知识迁移能力和多任务处理能力从而展现出“无所不知、无所不晓”的特性。相比之下我们基于单一数据集训练的模型通常具有较强的针对性但其知识范围仅限于该数据集的领域或问题。因此这类模型的应用范围较为局限通常只能解决特定领域或单一任务的问题。Scaling Laws这个词大家可能在很多场合都见到过。它是一个什么法则呢大模型之所以能基于大量多样化的数据集进行训练并最终“学得好”核心原因之一是Scaling Laws扩展规律的指导和模型自身架构的优势。Scaling Laws指出参数越多模型学习能力越强训练数据规模越大、越多元化模型最后就会越通用即使包括噪声数据模型仍能通过扩展规律提取出通用的知识。而Transformer这种架构正好完美做到了Scaling LawsTransformer就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。知道这些基本知识后我们回到安装大模型到本地步骤上。一共只需要三步就能做到和大模型在本地会话。第一步我使用的是ollama管理各种不同大模型当然还有其他工具不过ollama是比较直接、比较干净的如下所示一键下载后安装就行了安装过程基本都是下一步不知道去哪里下载的可以直接在我的公众号后台回复ollama下载这个软件然后装上安装后打开命令窗口输入ollama然后就能看到它的相关指令一共10个左右的命令就能帮我们管理好不同大模型第二步命令窗口输入ollama pull qwen:7b下载大模型qwen7b到我们自己的电脑同理执行 ollama pull llama3:8b下载大模型llama8b到本地。ollama list列举出当前已经安装的大模型ollama show qweb:7b看到模型的基本信息执行后看到qwen7b模型的基本信息如下图所示模型的基本信息解释如下架构qwen27.7b参数32768的上下文处理长度4096词向量嵌入维度Q4_0的四位量化技术。第三步ollama run qwen:7b执行这条命令后我们就可以和大模型对话了如下所示大模型一般都支持多语言会话以上就是本地搭建AI大模型的三个步骤。接下来我再介绍一个比较常用的尤其是想深入一步使用大模型接口做开发的。ollama也支持接口开发它默认的端口是11434打开浏览器后输入下面命令会得到一个字符串输出ollama is running:基于上面已经搭建好的ollama大模型qwen:7b我们可以编写几行代码使用ollama的接口自动执行大模型会话。非常实用具体来说最精简版代码不到10行首先pip安装requests包然后执行下面代码自动输出下面的回答所以当你有很多任务需要执行时能通过API调用就会非常省事自动给你回复自动给你干活。上面的url就是API接口的地址payload是三个必须要传入的参数使用Python的requests包自动发送请求然后response得到结果。以上就是API调用的完整步骤。总结一下这篇教程总结了自己电脑搭建大模型的步骤以及自动调用大模型API的步骤。最后说一下电脑所需要的配置一般来说安装上面尺寸的大模型目前电脑都可以不过大模型回答你的速度会有区别电脑带有GPU显卡且显存大于等于8G的回答会比较流畅低于这个配置的就会有些卡顿但是不至于不能使用。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”