直接通过网页API调用大模型确实方便快捷，尤其对于那些追求效率、希望快速集成AI功能的项目来说，云端服务是个不错的选择。但为啥有些企业和个人还琢磨着要把这些大模型搬到自家服务器上，搞个本地部署呢？

隐私保护

想象一下，如果你的公司处理的是客户敏感信息或者商业机密，直接把数据上传到云端处理，总有点担心信息外泄吧。本地部署就能让数据在内部流转，相当于给敏感信息加了个保险箱。

从国家层面来说，为什么国外ChatGPT这么厉害了，国家还要花大力气搞国产大模型？

因为大模型技术的飞速发展，会让其成为了重要敏感数据的诱捕器，ChatGPT将用户输入纳入训练数据库，用于改善ChatGPT，就能够利用大模型获得公开渠道覆盖不到的中文语料，掌握我们自己都可能不掌握的“中国知识”。所以必须搞国产大模型，不能通过API调用。

从行业层面说，比如用电行业，你想通过大模型生成一个用电分析报告，直接将生产数据通过API调用的方式访问大模型，一旦中间某个环节被监听或者泄露，那就是非常大的事故。

定制化和控制权

每个企业都有自己的一套流程和偏好，云端模型虽然通用，但可能不够贴身。本地部署就灵活多了，你可以按照自家的需求调整模型，训练它更好地理解行业术语，甚至优化算法来提升特定任务的效率，这样一来，模型就像是为你量身定做的。此外，再结合上一些前端和后端权限控制功能，就像自己做了一套完整的大模型应用。

这一点在toB场景非常常见。一般国企或者政府单位基于大模型做应用，一定是本地私有化部署的，原因有很多，咱就不细说了。

稳定性与响应速度

网络延迟、服务提供商的稳定性都是云端服务绕不开的问题。特别是一遇到高峰期，排队等待响应那就G了。本地部署就能确保服务的稳定性和低延迟，这对于要求即时反馈的场景非常重要。比如智能客服场景，你的QPS上去了，仍采用远程API调用，那服务会不会挂心里一点底都没有。比如你所在的环境可能网络不稳定或者压根儿没网，那也必须要本地部署。

ollama使用

现在本地部署大模型也不是难事。推荐使用开源工具ollama

像启动镜像一样本地下载运行大型语言模型

下载模型

Ollama 支持的模型列表见：https://ollama.com/library

ollama pull llama3

启动服务

如果你装好了ollama，启动模型服务只需执行如下命令：

Model	Parameters	Size	Download
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Phi-3	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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