Ollama是一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的工具。
官方网站：
Github：
Ollama支持macOS、Linux和Windows多个平台运行
macOS：下载Ollama
Windows：下载Ollama
Docker：可在Docker Hub上找到Ollama Docker镜像
Linux：因为使用服务器，这里便以Linux操作系统使用为例记录说明
其中Linux通过命令直接安装如下：
查看ollama的状态
安装成功后执行命令，查看版本信息，如果可以显示则代表已经安装好
编辑文件来对ollama进行配置
1.更改HOST
由于Ollama的默认参数配置，启动时设置了仅本地访问，因此需要对HOST进行配置，开启监听任何来源IP
2.更改模型存储路径
默认情况下，不同操作系统大模型存储的路径如下：
官方提供设置环境变量来更改模型文件的存储路径
注意：
由于当时使用root账号，同时目录权限也属于root，配置好后导致服务无法正常启动
此时，可以查看Ollama的运行日志，特别是在遇到问题需要调试时，可以使用以下命令：
解决问题：
因为指定的目录ollama用户及用户组没有相应权限，导致服务不能启动。通过授权给相应的目录权限解决问题。
3.更改运行GPU
配置环境变量来指定运行Ollama的GPU，默认不需要改动，适用于多卡环境。
4.应用配置 重载systemd并重启Ollama
5.访问测试
Shell窗口输入，打印ollama相关命令说明
ollama的操作命令跟docker操作命令非常相似
注意：Ollama支持8 GB的RAM可用于运行7B型号，16 GB可用于运行13B型号，32 GB可用于运行33B型号。当然这些模型是经过量化过的。
下载llama3-8b模型
下载成功查看模型
运行模型并进行对话
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型
从GGUF导入
Ollama支持在Modelfile文件中导入GGUF模型
创建一个名为 Modelfile的文件，其中包含一条FROM指令，其中包含要导入的模型的本地文件路径。
在Ollama中创建模型
运行模型
完整执行日志如下：
自定义提示
Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。
更多参数说明参考：Modelfile文档
从PyTorch或Safetensors导入
所谓从从PyTorch或Safetensors导入Ollama，其实就是使用项目，对PyTorch或Safetensors类型的模型进 行转换、量化处理成GGUF格式的模型，然后再用Ollama加载使用 。
上述使用的模型：便是经过项目处理得到的。
llama.cpp的使用参考：使用llama.cpp实现LLM大模型的格式转换、量化、推理、部署
官方文档参考：导入模型指南
运行模型后，执行命令启动Ollama服务，然后就可以通过API形式进行模型调用
会自动启动一个http服务，可以通过http请求模型服务
首次启动会自动生成ssh私钥文件，同时打印公钥内容。
更多、具体API，请参阅 API文档
1.生成回复
请求参数示例：
2.与模型聊天
请求参数示例：
停止并禁用服务
删除服务文件和Ollama二进制文件
清理Ollama用户和组
是一个OpenAI接口管理 & 分发系统，支持各类大模型。这里使用Docker快速进行部署。
GitHub：
拉取镜像
创建挂载目录
启动容器
访问IP:3001
初始账号用户名为 root，密码为 123456
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行程序，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
GitHub：
Open WebUI：
Open WebUI社区:
使用Docker快速安装部署Open WebUI，需要注意：确保在Docker命令中包含。因为它确保数据库正确安装并防止任何数据丢失。
使用Docker进行Open WebUI安装部署，根据场景不同，可分为以下几类：
1.默认配置安装，如果计算机上有Ollama，请使用以下命令：
2.Ollama位于不同的服务器上，连接到另一台服务器上的 Ollama，请将更改为服务器的URL：
3.要运行支持Nvidia GPU的Open WebUI，请使用以下命令：
4.安装带有捆绑Ollama支持的Open WebUI
使用GPU支持：通过运行以下命令来利用GPU资源：
仅适用于CPU：如果不使用GPU，请改用以下命令：
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。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
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阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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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
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
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- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
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阶段3：AI大模型应用架构实践
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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。
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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
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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。
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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
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