开源|Windows（Win10、Win11）本地部署开源大模型保姆级教程

前言

最近开源大模型可谓闹的沸沸扬扬，尤其是Microsoft开源的wizardlm2 8*22b 和 Meta开源的llama3 70b，评测都已经接近了OpenAI GPT4的水平。鉴于还有很多同学不会在Windows（Win10、Win11）上部署和使用本地模型，因此我们出一期保姆级教程。

1.安装ollama

ollama是一个离线运行大模型的工具，注意你可不要把它和Meta的大模型llama混淆，二者不是同一个东西。ollama工具的下载地址为https://ollama.com/download,选择Windows版本进行下载安装即可。
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2.安装大模型

ollama默认安装路径为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama，我们先进入到这个路径
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然后在地址栏输入cmd后回车
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此时会打开一个命令终端黑框

现在输入ollama run llama3

等待下载完成即可。恭喜你！现在你可以开始问问题了！
现在我们还有一个问题，这个界面不好看，我们要它的界面和OpenAI一样的风格，可以，必须满足你。

首次安装会自动打开该cmd界面

3.安装HyperV

先根据以下操作路径看看自己电脑有没有HyperV安装选项：控制面板-程序-启用或关闭Windows功能-HyperV.
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如果没有HyperV安装选项，则新建一个.txt文件，将以下内容拷贝进去,然后把文件后缀名改为.bat,右键以管理员权限运行即可。运行完毕后再次按照上面路径操作安装HyperV

pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL

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4.安装Docker

直接在Docker官网https://www.docker.com/products/docker-desktop/下载最新版本的Docker Desktop，我下载的是Docker Desktop4.28.0，其中包含的Docker的版本是25.0.3，Docker-Compose的版本是2.24.6。注意不要混淆Docker和Docker Desktop。如果是低版本的Docker Desktop，那就需要自己手动安装Docker-Compose了。
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配置一下Docker访问中国镜像源

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "registry-mirrors": [
    "http://f1361db2.m.daocloud.io",
    "https://registry.docker-cn.com"
  ]
}

配置完毕之后在cmd输入docker version确认一下是否安装成功了。
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5.安装聊天界面

有了之前的操作之后，接下来我们的操作就简单多了，直接在cmd中运行以下命令，安装聊天界面

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

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回到Docker界面看看是否已经在运行WebUI了，图标亮起就表示已经在运行了，点击后面的端口号就可以在浏览器中查看了。

先注册，后登陆，然后选择模型，就可以开始聊天了。

后面得看看有没有办法在离线环境下打开这个聊天界面，目前离线环境下打开界面还是不太方便。

6.总结

本文讲述了如何在Windows（Win10 Win11）上本地部署大模型。从最基础的软件安装到环境配置都进行了截图展示，希望对非计算机的同学也有所帮助。AI时代我们每个人都必须要掌握一些AI知识，相信不断学习的你一定不会被AI淘汰。这只是开始，后面我们还有很多工作要做，尤其是提示词和智能体方面的知识，我们仍需要不断的学习，后续我也会持续更新，希望我们都能跟上时代的潮流。
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