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32 - 本地模型部署

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版本说明

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学习目标

• 了解本地模型部署的优势
• 掌握常见本地模型部署方案
• 学习模型量化技术
• 理解本地模型的集成方法

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概述

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本地部署的优势

1. 数据隐私 - 数据不需要发送到第三方服务器
2. 成本控制 - 无需支付 API 调用费用
3. 离线可用 - 无需网络连接即可使用
4. 完全控制 - 可以自由修改和优化模型
5. 低延迟 - 本地推理速度更快

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本地部署的挑战

1. 硬件要求 - 需要强大的 GPU/CPU 资源
2. 模型选择 - 需要选择适合本地部署的模型
3. 维护成本 - 需要自己维护和更新模型
4. 性能优化 - 需要进行模型量化和优化

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常见本地模型部署方案

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1. Ollama

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

# 下载并运行模型（例如 Llama 3 8B）
ollama run llama3:8b

# 在后台运行
ollama serve

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LangChain4j 集成 Ollama

import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;

// 创建 Ollama 模型实例
ChatModel model = OllamaChatModel.builder()
        .baseUrl("http://localhost:11434")  // Ollama 默认端口
        .modelName("llama3:8b")
        .build();

// 使用模型
String response = model.generate("你好，请介绍一下自己");
System.out.println(response);

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2. LM Studio

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3. Hugging Face Transformers

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4. vLLM

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待补充内容

⚠️ 注意：本文档内容待补充。请参考以下官方文档获取详细信息：

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推荐学习资源

• LangChain4j 官方文档：https://docs.langchain4j.dev/
• Ollama 文档：https://ollama.com/docs
• 本地模型集成：查看 LangChain4j 中的 Ollama 和其他本地模型集成
• 模型量化：了解如何量化模型以减少内存占用

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模型量化

• FP16（16 位浮点）- 标准精度
• INT8（8 位整数）- 常见量化，性能损失较小
• INT4（4 位整数）- 激进量化，性能损失较大

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参考资料

• LangChain4j 文档
• LangChat 官网
• Ollama 官方文档

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