如何打造你的AI大模型：开源大模型指南_ai模型搭建

本地大语言模型

为什么要用开源模型

大语言模型有两种类型：

• 闭源的模型，如GPT-3.5、GPT-4、Cluade 、文心一言等

• 开源的模型，如LLaMA、ChatGLM,Qianwen等

开源模型的优势

• 已知目前最强的gpt4等大模型是商用闭源的，这些模型参数更大，更加智能，为什么我们会关注开源模型呢？

• 可以本地部署运行（利用自己的电脑或服务器，运行）数据交互不需要和外网连接，数据安全性提升

• 不需要购买服务，不用开会员，跑在自己的电脑上，想用多少就用多少

直接运行–>打包+运行

本地直接运行大模型

• 本地运行，需要至少一台性能很好的机器，不管是服务器，云服务器，或者自己的电脑，最好有张naviad 的显卡

• 选择大模型，现在目前最好的是llama3 是由Meta公司开源的，另外gemma是Google的，也非常不错，微软和苹果也开源了。中文的阿里开源的千问也不错

• 选好大模型后去下载到本地（体积看参数多少，在4G–100G之间）

• 下载好后，就可以本地运行了，只需要在命令行中输入命令

• 如果想要个网页端上对话，可以再下载一个网页端，比如open webui （这是我喜欢用的）。看个人风格

• 我自己常用的本地化大模型：

• 

打包自己的模型

• 有个新闻说是国内现在发布了几百个ai大语言模型，很多都是基于这些开源的模型上训练或改的

• 即使在开源模型上训练和微调也需要很多的显卡资源和算力。也不是个人可以做到的

• 如果你和我一样没有很大算力的服务器，又想尝试发布自己的大模型

• 可以考虑重新打包一个大模型，让它变成你的大模型

怎么打包

• 步骤1.下载开源模型

wget "https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/blob/main/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8.gguf""   ll -h    -rw-r--r-- 1 root root 8.0G Apr 21 10:21 Llama3-8B-Chinese-Chat-q8.gguf   -rw-r--r-- 1 root root  662 Apr 21 14:57 Modelfile   
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• 步骤2.编辑Modelfile

vim Modelfile      #类型如下   FROM "/data/gguf/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8.gguf"   TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>      {{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>      {{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>      {{ .Response }}<|eot_id|>   """   PARAMETER num_keep 24   PARAMETER stop "<|start_header_id|>"   PARAMETER stop "<|end_header_id|>"   PARAMETER stop "<|eot_id|>"   SYSTEM """   - Think step by step.   - Be precise, no preamble, get to the point.   - Always answer in Chinese unless the user is in English.   - My name is 51ak.    - My last training session took place on April 25th, 2024.   """         
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• 步骤3: 打包

ollama create 51akGPT -f "/data/gguf/Modelfile"   
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• 等待一会，就会出现一个模型，51akGPT

新模型可以用了

如何学习大模型 AI ？

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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