摘要：AI新时代，提高了生产力且能帮助用户快速解答问题，现在用的比较多的是Openai、Claude，为了保证个人隐私数据，所以尝试本地（Mac M3）搭建Llama模型进行沟通。
前言
AI新时代，提高了生产力且能帮助用户快速解答问题，现在用的比较多的是Openai、Claude，为了保证个人隐私数据，所以尝试本地（Mac M3）搭建Llama模型进行沟通。
Gpt4all
然后选择并下载模型文件，这里以Llama为例：
下载模型文件完，选择模型文件则可以进行对话了：
也可以利用基于 nomic-embed-text嵌入模型，把文档转成向量方便语义检索和匹配。选择文档所在的目录：
然后对话中选择对应的文档即可：
如果文件太大，需要在设置适当添加token大小，太大也不好，处理会慢且机器会卡死：
gpt4all使用起来还是比较方便的，但是有几个缺点：有些能在huggingface.co搜到的模型在gpt4all上面搜不到、退出应用后聊天记录会消失。
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Ollama
安装也很方便，下载 ，然后运行如下命令即可启动Llama：
ollama run llama3.2为了方便图形化使用，可以借助 完整图形化的使用，启动也很简单，直接使用官方仓库中的命令即可：
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然后访问本地的3000端口即可：
open-webui的原理也比较简单，Ollama启动后会在本地监听11434端口，open-webui也是利用这个端口来和Ollama通信完成的图形化使用。open-webui还可以多选模型一起回答：
整体测试下来，发现Llama3.2对于文档分析差点意思，给他提供一个pdf文档，也看不出个啥来。但是上面的gpt4all，然后通过nomic-embed-text模型嵌入后好点。
总结
本文演示了通过不同手段来运行Llama模型，来达到本地使用LLM的目的。
来源：蚁景网安实验室