第一步选择系统版本:因为大模型需要的GPU来运算，当然其实CPU也可以，但我们今天讲的是要用GPU来跑的，所以我们在购买服务器的时候，一定要选择GPU服务器，然后看看服务器的系统版本对GPU显卡支持的更好。
入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JS SDK，可以基于此方便实现Chatbot UI。
Ollama和Open-WebUI都是与大型语言模型（LLM）相关的工具，它们在LLM的部署、管理和交互方面发挥着重要作用。以下是对这两个工具的详细介绍：一 OllamaOllama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在简化在本地机器上部署和运行大型语言模型的过程。
该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和回答与图像相关的问题方面表现出色，在多个行业基准测试中优于现有的开源和闭源多模态模型。OllamaOCR也支持MiniCPM模型，如果需要提取图像中的中文文本，这很有用。
最近，Meta推出的ollama模型备受瞩目，我也亲自探索了一番，发现入门门槛非常低。现在，就让我和大家分享一下我的体验吧！ollama 下载macOS：ollama入门步骤（以下步骤以 macOS 为主）：在ollama官网下载页面下载安装包（Ollama-darwin.
最近买了一个树莓派5， 8G 版的， 感觉树莓派5的计算能力确实有了很大的提高。下面是树莓派5的视频：树莓派5的计算性能，比树莓派4b有2～3倍的提升， 所以树莓派5一般需要额外安装风扇：下面，我们试着在树莓派5上安装Ollama，并试着运行一个大模型， QWen- v1.
前言相信这个春节大家都被deepseek刷屏了，写本篇文章是因为我经历过了各种付费+测试之后很艰难想入手大模型，国内的同学学技术还是太困难了，但是看到市面上各种火爆，实在有按捺不住想体验,终于迎来了一个契机。
从技术角度来说，AI 代理是一种软件实体，旨在代表用户或其他程序自主或半自主地执行任务。总之，AI 代理是强大的工具，可以自动化和增强各种活动，从简单的重复任务到复杂的问题解决场景，使它们在各种应用和行业中都具有无价的价值。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
国产大模型deepseek一出世就震惊了全世界，让业界老大openai的ChatGPT都不香了。我们进入deepseek-r1模型的页面会看到有几种规格，选择其中一个之后，复制后面的命令:ollama run deepseek-r1。
