最近几年，随着 ChatGPT 的发布，越来越多的大模型涌现出来。用户体会到了大模型带来的便利，如知识问答、代码编写、语音合成、图像合成、智能对话等。大模型的参数量通常非常大，得益于大模型框架以及量化技术的发展，目前我们在个人电脑上也能够部署和推理大模型，既安全又隐私。
今天，介绍如何在个人电脑上通过 Ollama 和 OpenWeb-UI 搭建一个属于自己的多模态大模型，能够结合本地知识库进行智能问答、图像分析等，并结合 Dify 构建本地的智能体。支持 Windows、macOS、Linux。
一、说明
本文主要介绍 macOS 的部署教程，因为主要用到 Docker，其他系统部署操作类似。
1.1 Ollama 介绍
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。
1.1.1 主要特点
- 简化部署：Ollama 旨在简化在 Docker 容器中部署 LLM 的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
- 轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
- API 支持：提供了一个简洁的 API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。
- 预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源。
- 跨平台支持：提供针对 macOS、Windows（预览版）、Linux 以及 Docker 的安装指南，确保用户能在多种操作系统环境下顺利部署和使用 Ollama。
1.1.2 使用场景
- 聊天机器人：利用 Ollama 部署的 LLM，可以创建具有智能对话功能的聊天机器人。
- 文本生成：可以用于生成各种文本内容，如新闻文章、博客文章、诗歌等。
- 问答系统：能够回答用户提出的各种问题，适用于多种问答场景。
- 代码生成：可以生成多种编程语言的代码，如 Python、JavaScript 等。
1.2 Open-WebUI 介绍
Open WebUI（前身为 Ollama WebUI）是一个专为大型语言模型（LLM）设计的可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 Web 管理工具，旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。
1.2.1 主要特点
- 离线运行：Open WebUI 设计用于完全离线运行，无需依赖外部服务器或网络连接，提高了数据的安全性和隐私保护。
- 多模型支持：支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和兼容 OpenAI 的 API，用户可以根据需要轻松集成和管理不同的大型语言模型。
- 直观界面：聊天界面灵感来源于 ChatGPT，确保了用户友好的体验。同时，提供响应式设计，在桌面和移动设备上都能享受无缝的体验。
- 轻松设置：支持使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，简化了部署和配置过程。
