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随着人工智能技术的快速发展，大型模型逐渐成为促进行业变化的重要力量，其强大的数据处理能力和广泛的应用潜力。但是，对于许多开发人员来说，大型模型在本地环境中的有效和方便的部署通常成为无法克服的阈值。复杂的环境配置，繁琐的依赖性管理和高硬件要求都限制了大规模模型技术的普及和应用。正是在这种情况下，与强者的强大联盟为部署当地大型模型带来了革命性的突破。通过容器化技术，我们可以轻松地实现环境的隔离和重复使用，从而大大简化了部署过程。凭借其轻巧和高效率的特征，它为大型模型提供了强有力的支持。本文旨在探讨如何利用和实施大型模型的零阈值部署，从而释放其巨大的生产力潜力，并为开发人员提供智能未来的快捷方式。
1。简介1。
：就像一个“包装应用”
想象一下，您写了一个很棒的程序，可以在自己的计算机上运行良好。但是，当您将其发送给其他人时，您可能会遇到各种问题：
它的作用是：它就像一个“包装应用程序”，将所有软件，依赖关系，环境，系统配置等都封装到“容器”中。当其他人获得此容器时，他们可以直接运行它，而无需关心其中的细节。
将其视为“容器”
传统运输与集装箱运输
以前（传统部署）：
与（容器部署）：
将软件作为标准化，便携式和易于部署的软件，例如“容器”！
2。是
它是在本地运行大型语言模型（LLM）的工具，它允许您直接在计算机上运行AI模型，而无需连接到云服务器。
简而言之：让您轻松地在本地使用大型语言模型，例如Llama，Gemma等。就像运行普通软件一样。
核心功能
本地运行
支持多个开源模型
易于安装和使用
轻巧优化
离线推理
2。准备工作1。操作系统
我们在此处使用的操作系统是7.9，配置为4核8G，您还可以使用其他Linux发行版或使用它们。
2。镜面准备
如果已安装，则可以提前准备镜子。 /，镜子相对较大，需要一些时间才能拉动它。
iii。安装1。安装
1。关闭防火墙
systemctl stop firewalld && systemctl disabled firewalld
2。关闭
setenforce 0
3。更换百胜源
rm -f /etc/yum.repos.d/* curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum clean all && yum makecache
4。安装依赖项
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
5。添加源
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
6。安装
yum install docker-ce -y
7。添加镜子加速器
vim /etc/docker/daemon.json
# 添加如下内容
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://noohub.ru",
"https://huecker.io",
"https://dockerhub.timeweb.cloud",
"https://0c105db5188026850f80c001def654a0.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
"https://5tqw56kt.mirror.aliyuncs.com",
"https://docker.1panel.live",
"http://mirrors.ustc.edu.cn/",
"http://mirror.azure.cn/",
"https://hub.rat.dev/",
"https://docker.ckyl.me/",
"https://docker.chenby.cn",
"https://docker.hpcloud.cloud",
"https://docker.m.daocloud.io"
]
}8。开始
systemctl start docker
2。开始
1。启动容器
docker run -itd -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
-v：/root/。安装数据量，将数据量绑定到 /root /。容器的目录以确保数据持久性（例如下载的模型不会丢失）。
-p 11434：11434端口映射，将主机的11434端口（本机机器）映射到容器内的11434端口，以便主机可以通过：11434访问服务。
- 名称指定容器名称以促进管理和启动。
/使用的镜子，这是官方镜子。
如果使用GPU运行，请从以下命令开始
docker run -itd --name ollama --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
2。查看容器
docker ps
3。拉大型模型
1。输入容器
docker exec -it ollama /bin/bash
2。拉模型
ollama pull deepseek-r1:7b
在官方网站中，有许多型号主要用于演示，因此拉动了一个较小的模型
官方网站地址：-R1
3。查看模型
ollama list
4。开始
ollama run deepseek-r1:7b
总结
本文展示了这种创新解决方案带来的巨大优势，通过详细说明并将其应用于当地的大型模型。容器化技术不仅解决了环境依赖和版本冲突的问题，而且还实现了灵活的调度和有效利用资源；通过优化算法和框架设计，大规模模型部署的门槛进一步降低，并提高了操作效率。该解决方案的建议不仅为开发人员提供了简单，高效且可扩展的本地大型模型部署路径，而且还为人工智能技术的普及和应用注入了新的活力。展望未来，随着技术的持续进展和生态系统的持续改进，我们有理由相信我们将与更大的模型合作，共同创建一个更聪明，更方便，更高效的AI的新时代。
大型模型
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