大模型（LLM，Large Language Model）指的是 参数量巨大、基于深度学习训练的人工智能模型，用于 自然语言处理（NLP） 任务，如文本生成、对话、翻译、代码补全等。

Ollama 为本地部署大模型的框架，DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 已上架 Ollama，感兴趣的读者可尝试安装 Ollama，在本地部署运行 DeepSeek-R1-0528 模型。

我们将在MacBook Pro上部署Llama3，让大家在本地体验最强开源大模型。

有小伙伴后台私信问本地部署Deepseek-r1方法，以供离线使用，今天附上部署安装教程并提供相应软件的安装包（由于是国外网站，部分小伙伴不稳定，下载失败）。

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。

LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过Web UI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。

它是专注于人工智能模型的开源社区，里面提供了大量的预训练模型和数据集。当然上面也提供了一些可以直接调用大模型，如聊天、绘画等功能

大模型系列：LLaMA Factory 安装 & 数据准备，LLaMA Factory 安装收藏这篇就足够了

本文对 Llama Factory、Unsloth 和 Hugging Face 在微调大型语言模型方面的全面性能分析！

本文旨在详述如何运用LLaMA-Factory框架高效微调Qwen2-7B模型，以优化其在特定任务中的表现。