AI大模型应用-本地部署

一、大模型部署

首先需要有一个可访问的大模型，通常有三种选择：

  • 使用开放的大模型API。
  • 在云平台部署私有大模型。
  • 在本地服务器部署私有大模型。

使用开放大模型API的优缺点如下：

  • 优点：
    • 没有部署和维护成本，按调用收费。
  • 缺点：
    • 依赖平台方，稳定性差。
    • 长期使用成本较高。
    • 数据存储在第三方，有隐私和安全问题。

云平台部署私有模型：

  • 优点：
    • 前期投入成本低。
    • 部署和维护方便。
    • 网络延迟较低。
  • 缺点：
    • 数据存储在第三方，有隐私和安全问题。
    • 长期使用成本高。

本地部署私有模型：

  • 优点：
    • 数据完全自主掌控，安全性高。
    • 不依赖外部环境。
    • 虽然短期投入大，但长期来看成本会更低。
  • 缺点：
    • 初期部署成本高。
    • 维护困难。

二、本地部署大模型

很多云平台都提供了一键部署大模型的功能。我们讲讲如何手动部署大模型。

手动部署最简单的方式就是使用Ollama，这是一个帮助你部署和运行大模型的工具。官网如下：

https://ollama.com/

2.1 下载安装ollama

首先，我们需要下载一个Ollama的客户端，在官网提供了各种不同版本的Ollama，大家可以根据自己的需要下载。

在这里插入图片描述

下载后双击即可安装。

注意：

Ollama默认安装目录是C盘的用户目录，如果不希望安装在C盘的话，就不能直接双击安装了。需要通过命令行安装。

命令行安装方式如下：

在OllamaSetup.exe所在目录打开cmd命令行，然后命令如下：

OllamaSetup.exe /DIR=你要安装的目录位置

OK，安装完成后，还需要配置一个环境变量，更改Ollama下载和部署模型的位置。环境变量如下：

OLLAMA_MODELS=你想要保存模型的目录

环境变量配置方式，配置完成如图：

在这里插入图片描述

2.2 搜索模型

ollama是一个模型管理工具和平台，它提供了很多国内外常见的模型，我们可以在其官网上搜索自己需要的模型：

https://ollama.com/search

如图，目前热度排第一的就是deepseek-r1：

在这里插入图片描述

点击进入deepseek-r1页面，会发现deepseek-r1也有很多版本：

在这里插入图片描述

这些就是模型的参数大小，越大推理能力就越强，需要的算力也越高。671b版本就是最强的满血版deepseek-r1了。需要注意的是，Ollama提供的DeepSeek是量化压缩版本，对比官网的蒸馏版会更小，对显卡要求更低。对比如下：

在这里插入图片描述

我选择部署的是7b的模型，当然8b也是可以的，都是可以流畅运行的。

2.3 运行模型

选择自己合适的模型后，ollama会给出运行模型的命令：

在这里插入图片描述

复制这个命令，然后打开一个cmd命令行，运行命令即可，然后你就可以跟本地模型聊天了：

注意：

  • ollama控制台是一个封装好的AI对话产品，与ChatGPT类似，具备会话记忆功能。

Ollama是一个模型管理工具，有点像Docker，而且命令也很像，比如：

  ollama serve      # Start ollama
  ollama create     # Create a model from a Modelfile
  ollama show       # Show information for a model
  ollama run        # Run a model
  ollama stop       # Stop a running model
  ollama pull       # Pull a model from a registry
  ollama push       # Push a model to a registry
  ollama list       # List models
  ollama ps         # List running models
  ollama cp         # Copy a model
  ollama rm         # Remove a model
  ollama help       # Help about any command

2.4 调用大模型

大模型开发并不是在浏览器中跟AI聊天。而是通过访问模型对外暴露的API接口，实现与大模型的交互。
所以要学习大模型应用开发，就必须掌握模型的API接口规范。
目前大多数大模型都遵循OpenAI的接口规范，是基于Http协议的接口。因此请求路径、参数、返回值信息都是类似的，可能会有一些小的差别。具体需要查看大模型的官方API文档。

2.4.1大模型接口规范

我们以DeepSeek官方给出的文档为例：

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`

from openai import OpenAI

# 1.初始化OpenAI客户端，要指定两个参数：api_key、base_url
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

# 2.发送http请求到大模型，参数比较多
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat", # 2.1.选择要访问的模型
    messages=[ # 2.2.发送给大模型的消息
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False # 2.3.是否以流式返回结果
)

print(response.choices[0].message.content)

2.4.2 接口说明

  • 请求方式：通常是POST，因为要传递JSON风格的参数
  • 请求路径：与平台有关
  • 安全校验：开放平台都需要提供API_KEY来校验权限，本地ollama则不需要
  • 请求参数：参数很多，比较常见的有：
    • model：要访问的模型名称
    • messages：发送给大模型的消息，是一个数组
    • stream：true，代表响应结果流式返回；false，代表响应结果一次性返回，但需要等待
    • temperature：取值范围[0:2)，代表大模型生成结果的随机性，越小随机性越低。DeepSeek-R1不支持

注意，这里请求参数中的messages是一个消息数组，而且其中的消息要包含两个属性：

  • role：消息对应的角色
  • content：消息内容

其中消息的内容，也被称为提示词（Prompt），也就是发送给大模型的指令。

2.4.3 提示词角色

通常消息的角色有三种：

角色 描述 示例
system 优先于user指令之前的指令，也就是给大模型设定角色和任务背景的系统指令 你是一个乐于助人的编程助手，你以小团团的风格来回答用户的问题。
user 终端用户输入的指令（类似于你在ChatGPT聊天框输入的内容） 写一首关于Java编程的诗
assistant 由大模型生成的消息，可能是上一轮对话生成的结果 注意，用户可能与模型产生多轮对话，每轮对话模型都会生成不同结果。

其中System类型的消息非常重要！影响了后续AI会话的行为模式。

比如，我们会发现，当我们询问这些AI对话产品“你是谁”这个问题的时候，每一个AI的回答都不一样，这是怎么回事呢？

这其实是因为AI对话产品并不是直接把用户的提问发送给LLM，通常都会在user提问的前面通过System消息给模型设定好背景：

所以，当你问问题时，AI就会遵循System的设定来回答了。因此，不同的大模型由于System设定不同，回答的答案也不一样。

posted on 2025-12-04 11:51  努力--坚持  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报
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