知识库智能体终极解决方案！Ollama+BGE-M3对接Vllm+Dify+本地DeepSeek大模型详细操作

Ollama是一个大语言模型的服务后台，能够在零基础的前提下帮助用户轻松部署大语言模型。

01

—

Ollama部署

Ollama下载地址为： https://ollama.com/

点击Download for Windows进行下载：

下载完成之后，双击下载的文件进行安装：

直接点击Install

直接默认安装到我们的C盘了，所以，注意C盘一定要有足够的空间，稍等一会自动安装完成，然后直接启动了！代表已经安装启动成功了。

02

—

模型文件目录修改

点击windows开始菜单，选择设置，或者直接按下Windows快捷键win+i打开设置：输入环境变量，选择编辑系统环境变量：

在弹出的窗口中选择环境变量，然后在新窗口中的用户变量中点新建，在弹出的小窗口中输入变量名：

OLLAMA_MODELS，变量值：D:\LLM\OllamaModel（也就是希望存放大预言模型的地方路径），点击确定。

命令行运行ollama，提示下面报错，请重启电脑：

重启电脑后运行正常，可以看到如下输出

03

—

模型选择

在ollama官网中，进入model选项，就可以找到需要的模型了，可以看到常见的模型，也可以搜索查找模型

选择需要的模型，点击进入，点击旁边的复制，就可以复制ollama下载命令了（也可直接点击下载模型）

然后在命令行窗口中右键粘贴刚刚复制的命令：ollama pull bge-m3等待下载完成，整个下载完成也就一分钟不到的时间，挺快！

ollama pull bge-m3

然后进行测试，返回数据，表明成功调用了，（注意：因为BGE-M3 是一个嵌入模型，因此不能像生成式模型那样使用 ollama run 命令运行，在通过ollama pull拉取之后将在调用时候自动加载！`）`````

curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "bge-m3",
  "input": "Does Ollama support embedding models?"
}'

04

—

修改Ollama默认端口号

打开windows系统环境变量编辑器：win+r，然后输入命令：sysdm.cpl，打开配置界面，设置OLLAMA_HOST:8788

然后退出ollama，重新启动：

启动，在开始菜单，找到ollama启动即可

05

—

测试

测试地址：

curl http://localhost:8788/api/tags

可以看到，原来的端口号失效，新改的端口号正常使用。

06

—

dify中集成

由于该模型是通过ollama部署的，故而在dify配置中先安装ollama

然后在安装好的ollama中配置嵌入模型

点击确定报错：

解决：因为dify是基于docker部署的，而http://127.0.0.1为docker自身的回环地址，即docker自身的ip，配置成该地址，就是从docker内容访问服务，而不是宿主机的服务，因此，配置成http://host.docker.internal:8788或者http://自身ip:8788即可。

通过上述详细配置，解决问题，最后可以结合本地大语言模型，编排属于自己的智能体应用了。

如何学习AI大模型？

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓