自ChatGPT在2022年11月30日问世以来，各类人工智能驱动的自然语言处理模型就纷纷冒出来了，它们可以理解和学习人类的语言跟人类进行对话，并能根据聊天的上下文来进行互动。目前ChatGPT-4在某些专业知识领域已经达到甚至超过博士生的水平了。在翻译、创作、知识问答、图片生成、视频剪辑、编程、测试、检验等等领域，AI大模型可谓大放异彩！网上也议论纷纷，说以后AI要淘汰这个职业，那个职业的，搞得人心惶惶的。实际上，AI大模型还是有一些局限性的，难以处理过于复杂的任务。但AI大模型的发展已经是大势所趋，不可逆转，它将深刻改变我们的工作和生活方式。因此，我们要积极拥抱AI大模型，不断提升自己的AI技能，与时俱进。毕竟：“未来淘汰的是不会用AI大模型的人！”

好了，现在开始抱大腿。怎么拥抱AI大模型呢？平时都是网上搜一下免费的AI会话窗口玩一下，但受数量限制不过瘾。那，可以把大模型装到自己的电脑上吗？答案是肯定的。这里得感谢各位开源大神，让我们普通人可以通过简单操作也能拥有AI模型。

先给大家介绍一下今天的主角Ollama：Ollama是一个强大的工具，它能在本地轻松部署和运行大型语言模型，如Gemma, 助你轻松跨过这道门槛。它是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，从而简化了在本地运行大型模型的过程。

下面提供具体的操作步骤，带大家实操。

一、下载Ollama

打开官网：https://ollama.com/

二、安装*Ollama*

运行“OllamaSetup.exe”，

说明一点：默认安装在C盘，如果需要把下载AI模型的路径改为D盘，请参照本文末尾的【几点说明】的第一点。

三、下载通义千问大模型

通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。

打开“记事本”，复制下行代码，另存为“ollama run qwen.bat”文件。

ollama run qwen:14b 

以后需要运行通义千问，双击运行刚才保存的bat文件即可。当然也可以每次在命令行直接运行命令来启用。

通义千问AI模型下载中

通义千问AI模型部署完成

通义千问AI模型初体验

通义千问AI模型-脑筋急转弯问答互动

是不是超简单，超方便，超能力？！马上实操体验一下吧。

【几点说明】

1、Ollama默认安装在C盘，这时下载的大模型文件也会在C盘，如果你的电脑C盘空间不足，建议按下面方法把下载路径改到D盘。

增加系统变量

变量名：OLLAMA_MODELS

变量值： D:\ollama\models

2、可以部署可视化操作界面

docs.docker.com

https://github.com/open-webui/open-webui

3、部署运行Llama3大模型命令：ollama run llama3:8b

部署运行Phi3大模型命令：ollama run phi3

4、ollama list 查看本地AI大模型列表

5、ollama --help 命令行帮助

关于AI大模型技术储备

学好 AI大模型 不论是就业还是在工作技能提升上都不错，但要学会 AI大模型 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI大模型 学习资料，给那些想学习 AI大模型 的小伙伴们一点帮助！

感兴趣的小伙伴，赠送全套AI大模型学习资料和安装工具，包含Agent行业报告、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、最新实战学习等录播视频，具体看下方。

需要的可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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。

这份完整版的学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】