掌握Ollama和Nexa AI的安装与使用，让本地运行AI模型变得轻松。

掌握如何在本地机器上安装和使用Ollama与Nexa AI，这两个平台将帮助开发者能够轻松运行和管理AI模型。本文分享安装和基本使用方法。

一、Ollama

在Linux机器上下载并安装Ollama，可以使用下面的命令一键安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

对于MacOS和Windows，请访问Ollama下载页面链接（https://ollama.com/download）获取相应的安装包。

安装完成后，在终端输入ollama命令，如果安装成功，你会看到命令行输出的相关提示。

Ollama允许你从模型中心拉取所需的模型，并在本地运行。在运行模型前，请确保你的硬件配置满足模型的运行要求。使用以下命令运行模型：

ollama run <model-name>

如果想在浏览器中使用模型，可以拉取模型镜像后，使用serve命令启动Ollama的本地Web服务器：

本地服务器启动后，可以通过Python脚本或Postman调用API，获取模型的响应数据。更多关于如何使用Web服务器的示例，可以参考Ollama官方博客（https://ollama.com/blog/llama3.2-vision）。

（鉴于很多朋友无法下载ollama，这里给大家整理好了ollama的安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）

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二、Nexa AI

Nexa AI与Ollama大致相似（二者为各种用例提供了工具），但其中心枢纽拥有更丰富的模型资源，包括大型和小型语言模型，以及图像、音频和视频生成模型。

你可以使用这个链接下载Nexa SDK：https://nexa.ai/download-sdk。

对于Linux用户，可以通过执行以下命令快速安装SDK：

curl -fsSL https://public-storage.nexa4ai.com/install.sh | sh

对于其他操作系统的用户，可以直接从上述链接下载对应的安装文件。此外，Nexa SDK也支持通过Python的pip安装器进行安装。

安装完成后，可以通过在终端输入nexa命令来验证SDK是否安装成功。如果安装无误，终端会显示预期的输出结果。

如果从Nexa中心枢纽拉取了模型到本地机器，那么可以使用命令nexa list进行验证，会显示类似下面的内容。

如果模型镜像尚未拉取，那么可以使用命令nexa pull <model-name>或者run命令来拉取omnivision模型（一个小型视觉语言模型）。除了run命令，还有一个-st标志，你可以使用它来启动Streamlit服务器，通过浏览器的UI使用模型。

Nexa UI与Streamlit

和Ollama一样，你可以使用下面的命令从你的本地移除任何你不想要的模型：

nexa remove <model-name>

Nexa AI和Ollama都提供了丰富的模型中心，你可以尝试运行不同的模型，体验在本地机器上运行生成性AI模型的便捷性。通过实践，你会发现在本地部署和测试AI模型是一件非常简单的事情。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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一、LLM大模型经典书籍

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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