本教程将指导你在 Windows 系统上安装 Docker 和 Ollama,下载 DeepSeek-V3 模型,并通过 Open WebUI 提供一个用户友好的 Web 界面来与模型交互。


步骤 1:安装 Docker
  1. 下载 Docker Desktop
  • 访问 Docker 官方网站
  • 点击“Download for Windows”按钮,下载 Docker Desktop 安装程序。
  1. 安装 Docker Desktop
  • 双击下载的安装程序,按照提示完成安装。
  • 安装完成后,启动 Docker Desktop。
  1. 启用 WSL 2 后端(可选)
  • 如果你使用的是 Windows 10 或更高版本,建议启用 WSL 2 后端以提高性能。
  • 打开 Docker Desktop,进入“Settings” -> “General”,勾选“Use the WSL 2 based engine”。
  • 进入“Resources” -> “WSL Integration”,启用你的 WSL 发行版。
  1. 验证 Docker 安装
  • 打开命令提示符或 PowerShell,输入以下命令:
docker --version
  • 如果显示 Docker 版本信息,说明安装成功。

步骤 2:安装 Ollama
  1. 下载 Ollama
  • 访问 Ollama 官方网站 或 GitHub 仓库,下载适用于 Windows 的 Ollama 安装程序。
  • 按照提示完成安装。
  1. 验证 Ollama 安装
  • 打开命令提示符或 PowerShell,输入以下命令:
ollama --version
  • 如果显示 Ollama 版本信息,说明安装成功。
  1. 下载 DeepSeek-V3 模型
  • 使用以下命令下载 DeepSeek-V3 模型:
ollama run deepseek-v3
  • 等待模型下载完成。
  1. 验证模型是否可用
  • 使用以下命令测试模型:
ollama run deepseek-v3 "你好,DeepSeek-V3!"
  • 如果模型返回响应,说明模型加载成功。

步骤 3:安装 Open WebUI
  1. 拉取 Open WebUI Docker 镜像
  • Open WebUI 是一个用于与大模型交互的 Web 界面。使用以下命令拉取 Open WebUI 镜像:
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
  1. 运行 Open WebUI 容器
  • 使用以下命令启动 Open WebUI 容器,并连接到 Ollama:
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
  • 解释:

  • -d:后台运行容器。

  • -p 3000:8080:将容器的 8080 端口映射到主机的 3000 端口。

  • --add-host=host.docker.internal:host-gateway:添加主机映射,使容器能够访问主机服务。

  • -v open-webui:/app/backend/data:将 Open WebUI 的数据目录挂载到 Docker 卷 open-webui

  • --name open-webui:为容器命名。

  • --restart always:设置容器始终自动重启。

  • ghcr.io/open-webui/open-webui:main:使用的 Docker 镜像。

  1. 验证 Open WebUI 是否运行
  • 打开浏览器,访问 http://localhost:3000
  • 如果看到 Open WebUI 的登录界面,说明运行成功。

步骤 4:通过 Open WebUI 使用 DeepSeek-V3 大模型
  1. 登录 Open WebUI
  • 首次访问 Open WebUI 时,需要创建一个账户。
  • 输入用户名和密码,完成注册并登录。
  1. 连接到 Ollama
  • 在 Open WebUI 界面中,进入设置页面。
  • 在“Ollama API URL”字段中输入 http://host.docker.internal:11434,然后保存设置。
  1. 选择 DeepSeek-V3 模型
  • 在 Open WebUI 界面中,找到模型选择菜单。
  • 选择 DeepSeek-V3 作为当前使用的模型。
  1. 与模型交互
  • 在输入框中输入问题或指令,例如:
你好,DeepSeek-V3!你能帮我写一段代码吗?
  • 点击“发送”按钮,等待模型生成回复。

步骤 5:停止和删除容器
  1. 停止容器
  • 如果需要停止容器,可以使用以下命令:
docker stop open-webui
  1. 删除容器
  • 如果需要删除容器,可以使用以下命令:
docker rm open-webui

总结

通过以上步骤,你已经在 Windows 系统上成功安装 Docker 和 Ollama,下载了 DeepSeek-V3 模型,并通过 Open WebUI 提供了一个用户友好的 Web 界面来与模型交互。你可以通过浏览器访问 http://localhost:3000,轻松使用 DeepSeek-V3 大模型。如果在安装或部署过程中遇到问题,可以参考 Docker、Ollama 和 Open WebUI 的官方文档,或寻求社区的帮助。

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。

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!

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。

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三、LLM大模型系列视频教程

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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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