1. 本地部署AI大模型的好处

1. 数据隐私和安全：确保敏感数据不离开本地环境，降低数据泄露风险，满足严格的数据合规要求。

2. 定制化和灵活性：可以根据自身业务需求和特点，对模型进行更深入的定制和优化，更好地适应特定场景。

3. 低延迟响应：避免网络延迟对实时性要求高的应用产生影响，提供更快速的交互体验。

4. 自主掌控：拥有对模型的完全掌控权，包括升级、维护和调整的决策。

1. 使用方案（目前最容易上手的方案）：

ollama

1. ollama部署耗时

     约30分钟

1. 部署步骤

目录

1. 下载ollama

2. 下载模型

3. 下载webUI

4. 完成

详细操作

1. 下载ollama

下载地址：https://ollama.com/

1. 下载模型

我们找到阿里的通义千文大模型，选择0.5b的

复制上面这段代码

ollama run qwen:0.5b

在电脑上，按：窗口键+R，打开运行窗口，如下图：

输入：cmd后按回车键，打开命令提示符窗口，如下图所示：

将下面的代码块，复制粘贴到，命令提示符窗口中，按回车

ollama run qwen:0.5b

等待几秒钟后，显示如下内容，即安装成功了。

输入一个问候，很快就显示出了AI的回复，如下图：

如果只是简单使用，这一步就可以了。但是如果要有更好的用户体验，则可以安装一个好用的客户端。

1. 客户端安装

以下是官方推荐的一些web和桌面客户端

Web & Desktop

• Open WebUI

• Enchanted (macOS native)

• Hollama

• Lollms-Webui

• LibreChat

• Bionic GPT

• HTML UI

• Saddle

• Chatbot UI

• Chatbot UI v2

• Typescript UI

• Minimalistic React UI for Ollama Models

• Ollamac

• big-AGI

• Cheshire Cat assistant framework

• Amica

• chatd

• Ollama-SwiftUI

• Dify.AI

• MindMac

• NextJS Web Interface for Ollama

• Msty

• Chatbox

• WinForm Ollama Copilot

• NextChat with Get Started Doc

• Alpaca WebUI

• OllamaGUI

• OpenAOE

• Odin Runes

• LLM-X (Progressive Web App)

• AnythingLLM (Docker + MacOs/Windows/Linux native app)

• Ollama Basic Chat: Uses HyperDiv Reactive UI

• Ollama-chats RPG

• QA-Pilot (Chat with Code Repository)

• ChatOllama (Open Source Chatbot based on Ollama with Knowledge Bases)

• CRAG Ollama Chat (Simple Web Search with Corrective RAG)

• RAGFlow (Open-source Retrieval-Augmented Generation engine based on deep document understanding)

• StreamDeploy (LLM Application Scaffold)

• chat (chat web app for teams)

• Lobe Chat with Integrating Doc

• Ollama RAG Chatbot (Local Chat with multiple PDFs using Ollama and RAG)

• BrainSoup (Flexible native client with RAG & multi-agent automation)

• macai (macOS client for Ollama, ChatGPT, and other compatible API back-ends)

本地安装Open WebUI

安装dockers

下载docker desktop ，下载地址如下：

https://www.docker.com/products/docker-desktop/

安装成功后，运行dockers desktop

安装openwebui

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

在命令提示符窗口中，粘贴如上代码，如下图所示：

等待安装完成后，打开docker desktop，可以看到容器已经部署成功，如下图所示：

浏览器中输入：localhost:3000 即可打开聊天窗口了，如下图所示：