本地部署大语言模型知识库
时间: 2025-04-25 21:30:33 浏览: 20
### 部署和配置大语言模型知识库
为了实现在本地环境中部署和配置大语言模型的知识库,可以采用基于LangChain思想的方法[^1]。这种方法旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好的解决方案,并能够离线运行。
对于希望构建更复杂系统的开发者来说,除了基本的离线聊天平台外,还可以通过结合本地大模型、Ollama以及个人或企业内部资料(即知识库),进一步定制开发专属且私密的支持检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的应用程序[^2]。
具体到技术细节上,在Windows、Linux或者MacOS平台上都可以借助像Ollama这样的命令行界面(CLI)工具来进行操作。此工具不仅提供了跨平台的支持,还具备丰富的预训练模型库供选择;更重要的是,它允许用户上传自定义模型并利用多GPU环境加速推理过程[^3]。
#### 使用Python脚本初始化项目结构
下面是一个简单的Python脚本来展示如何设置这样一个项目的初始文件夹结构:
```python
import os
def create_project_structure(base_dir='my_llm_app'):
dirs = [
'data', # 存储原始数据集的位置
'models', # 保存下载或训练后的模型权重
'notebooks', # Jupyter Notebook用于实验分析
'src' # Python源代码所在目录
]
for dir_name in dirs:
path = os.path.join(base_dir, dir_name)
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
create_project_structure()
```
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