在当前的技术环境下，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能，包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展，个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型，以探索和利用它们的潜力。

本文将详细介绍如何使用Ollama，一个开源项目，在Mac上本地运行大型模型（Win同理）。通过遵循以下步骤，即使是配备了几年前硬件的电脑，也能够顺利完成部署和运行。

第一步：下载和安装Ollama

• 以 mac 为例，访问Ollama的Mac下载页面，您会看到如下所示的下载页面：下载网页地址

• 下载完成后，双击解压软件，您将看到应用安装界面，如下图所示：：

第二步：下载模型并运行 mistral-7b 大模型

• 打开终端，输入命令ollama run mistral以启动Ollama并下载所需的大型模型，下图显示了mistral-7b模型的下载过程，

• 下载完成后，您可以像下图所示运行Ollama，并询问例如“why sky id blue?”的问题，以测试模型的响应：

第三步：设置前端界面和Docker环境

• 下载前端页面。在终端中运行以下命令，克隆open-webui前端项目：

perl
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git

• 使用以下命令下载并运行Docker镜像，为Ollama设置一个前端界面：

kotlin
cd open-webui
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

• 打开浏览器，输入网址http://localhost:3000/，选择您刚下载的模型mistral:latest (3.8GB)，即可开始探索大型模型的强大功能。

此外，对于那些关注电脑配置的用户，以下是一个配置示例，表明即使是老旧的电脑也能够运行这些大型模型，本指南使用的电脑配置如图

通过遵循这个指南，任何拥有基本计算机技能的用户都可以在本地部署和运行大型模型，进一步探索人工智能的前沿技术。这不仅为开发者提供了一个实验和学习的平台，也为研究人员和爱好者提供了一个探索AI模型潜力的机会。

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，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。

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