概述

Ollama 是一款旨在简化大语言模型（LLM）本地部署的工具，支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。它提供了一个用户友好的环境，让开发者可以轻松地运行和调优如 Qwen、Llama 等超过1700种的大语言模型。

核心优势

• 多平台兼容性：无缝适配主流操作系统。
• 丰富的模型库：内置了大量预训练模型，直接从官网下载即可使用。
• 个性化配置：通过 modelfile 文件调整模型参数，实现对生成内容的精细控制。
• 自定义模型支持：允许导入第三方 ggml 格式的模型，或转换其他格式的模型至 ggml。
• 高性能推理：优化了多GPU环境下的并行处理能力，提升推理速度。

Ollama 的设计降低了大语言模型的使用门槛，特别适合希望快速构建 AI 应用或针对特定任务进行模型优化的开发者。

官方资源

• 下载页面：Ollama 下载
• 官方网站：Ollama 官方主页
• 源代码仓库：Ollama GitHub

快速安装指南

对于 Linux 用户，Ollama 提供了一键安装脚本，使得安装过程变得极为简便。以下是详细的安装步骤：

1. 执行一键安装：

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   
   

2. 启动 Ollama 服务：

   ollama serve
   
   

如果遇到权限问题（例如提示需要 sudo 权限），建议下载离线安装包以避免权限限制。可以从 GitHub 发布页 获取对应系统的安装包，并按照以下步骤操作：

1. 下载离线安装包：
   访问发布页，选择适用于您系统的版本下载。

2. 解压文件：

   tar -xzvf ./ollama-linux-amd64.tgz
   
   

3. 启动 Ollama 服务：

   ./bin/ollama serve &
   
   

为了确保 ollama 命令可以在任何位置被调用，需要将其路径添加到系统的 PATH 环境变量中。这可以通过编辑您的 shell 配置文件（如 .bashrc 或 .zshrc）来完成。

echo 'export PATH=$PATH:/home/ollama/bin' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_KEEP_ALIVE=12h' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434' >> ~/.bashrc
echo 'export OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

现在，您可以直接在终端中使用 ollama 命令来管理和运行模型，例如：

ollama run llama3.1:8b

以上步骤将帮助您顺利完成 Ollama 的安装与配置，开始探索大语言模型的世界。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有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套大模型行业报告、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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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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