如果希望把 AI 大模型整合到业务流程里，或者寻求企业客户服务的自动化，又或者期望创建一个强劲的个人学习工具，或许都得考虑数据安全、灵活度以及更便于掌控的使用和开发基础。一个值得考虑的方案是：把大模型（LLM）进行私有化，并且构建一个好用的 LLM 系统。

下面，我们推荐7个出色的开源LLM 系统。

01.Open （ ）

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开发语言：、\

Open 是可扩展的，它功能丰富且用户友好，旨在实现完全离线操作。它支持多种 LLM 运行容器或者 API，其中包括……以及……等。

产品特点：

02.Text

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开发语言：

这是一个基于的Web UI，用于大语言模型的Web层。

产品特性：

03. LLM

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开发语言：

它是一个多功能的全栈 AI 应用程序，能够在与大型语言模型（LLM）聊天的过程中引用自身的文档或内容当作上下文数据。它的设计注重易用性，提供了一个可高度配置的多用户环境。用户可以挑选集成商业的或者开源的 LLM，还可以选择向量数据库，并对访问权限进行管理。

该应用程序把文档进行组织，组织到“工作区”里。这些“工作区”是容器化的单元，并且能够在不同的线程之间保持上下文的隔离。

工作区能够共享文档，同时也能为一些重点对话维护隔离的上下文。它可以运行在 Mac 上，也可以运行在桌面系统上，既支持本地执行，又支持远程执行，从而使其成为构建自定义、私人的强大工具。

产品特征

04.

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开发语言：、

可以作为的私人替代品，在您自己的服务器上运行。

产品特征

05.Web LLM

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开发语言：

它是一个高性能的浏览器内 LLM 推理引擎，能够借助硬件加速，把语言模型推理直接带到 Web 浏览器上。所有操作都在浏览器内进行，无需服务器支持，并且通过加速得以实现。它完全兼容 API，意味着可以在本地的任何开源模型上使用相同的 API，其具备的功能有流式传输、JSON 模式以及函数调用（-，简写形式）等。

产品特征：

06.

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开发语言：

它是一个能够在云中运行开源大语言模型（LLM）的工具，例如 Qwen 和 Phi 等。同时，它还可以兼容 API 接入。并且，它支持使用相关技术，能够简化模型的部署过程。

它支持多种模型，同时提供了友好的用户界面，还具备内置的聊天 UI。它可以与其他系统进行集成，以用于企业级 AI 推理和部署。此外，用户能够将模型贡献到它的存储库中，或者在自己的基础设施上部署自定义模型。

使用以下命令进行安装：

使用 pip 安装 openllm ，或者使用 pip3 安装 openllm 。
openllm hello

07.

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开发语言：/Vue 、

是一个多功能一体化的平台，能够访问各类任务类型的 AI 模型，像写作方面的、编码方面的、图像生成方面的、音乐创作方面的等。它对 500 多个专家模型以及 2500 个跨不同领域进行微调的模型提供支持。

用户能够选择针对特定需求而量身定制的模型，这些模型可以在编码帮助方面提供服务，也可以在医疗建议方面给予帮助，还可以在法律指导方面提供支持，同时能在创意故事方面给予启发，以及在娱乐方面带来乐趣。

该平台的设计注重易用性，它提供了一个对用户友好的界面，并且具备明亮和暗黑两种模式。此平台可用于实现增强电子邮件的功能，也可用于代码调试，还能用于解决问题。甚至它还能提供一些有趣的功能，如笑声机器人、创意故事生成器以及个性化音乐生成等。

它把生产力工具与娱乐融合在一个界面内，让它成为能够满足各类专业需求的多功能工具。

产品具有怎样的特征呢？如何去学习 AI 大模型呢？最先掌握 AI 的人，在与比较晚掌握 AI 的人竞争时会具有优势。

这句话在计算机的开局时期是一样的道理，在互联网的开局时期是一样的道理，在移动互联网的开局时期也是一样的道理。

我在一线互联网企业工作了十余年。在这期间，我指导过许多同行后辈。我帮助了很多人，让他们得到了学习和成长。

我意识到有诸多经验和知识，这些都值得分享给大家。所以，我把重要的 AI 大模型资料进行了分享，其中包括 AI 大模型入门学习思维导图、精品 AI 大模型学习书籍手册、视频教程以及实战学习等方面的录播视频，并且这些录播视频是免费分享的，保证 100%免费。

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对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。

二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

1.大模型入门学习思维导图

学习一门新的技术时，新手首先要学习成长路线图。因为如果方向不对，那么努力就会白费。

对于未曾接触过 AI 大模型的同学，我们为你准备了详尽的学习成长路线图以及学习规划。此路线图可以说是最为科学且最为系统的，大家按照这个大的方向进行学习，肯定是没有问题的。（全套教程于文末领取）

2.AGI大模型配套视频

很多朋友都对晦涩的文字不感兴趣，我给大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华所在，是精华的浓缩。

3.大模型实际应用报告合集

这套合集包含 640 份报告，涵盖了多个方面，包括 AI 大模型的理论研究、技术实现以及行业应用等。不管您是科研人员，还是工程师，亦或是对 AI 大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都能为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

4.大模型落地应用案例PPT

光学理论本身是没有实际用处的。我们需要学会亲自参与其中，动手进行实际操作。只有这样，才能将所学的知识运用到实际情况里。在这个过程中，我们可以找一些实际的实战案例来进行学习。（全套教程文末领取哈）

5.大模型经典学习电子书

人工智能技术飞速发展，AI 大模型成为当今科技领域的热点。大型预训练模型如 GPT-3、BERT 等，凭借强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认知。以下这些 PDF 籍是非常不错的学习资源，全套教程文末可领取。

6.大模型面试题&答案

目前大模型的数量已经超过 200 个。在大模型盛行的时代，大模型技术在不断发展且越来越卷，大模型相关的岗位和面试也开始变得越来越卷。为了便于大家进入大模型算法赛道，我对大模型常考的面试题进行了总结。（全套教程文末领取哈）

学会后的收获：

基于大模型全栈工程来实现，包括前端、后端、产品经理、设计、数据分析等方面。通过这门课，能够获得不同的能力。

大数据时代，越来越多的企业和机构面临着处理海量数据的任务。利用大模型技术能够更好地处理这些数据，从而提高数据分析和决策的准确性。所以，掌握大模型应用开发技能，能让程序员更有效地应对实际项目需求。

基于大模型以及企业数据进行 AI 应用开发，能够实现大模型的理论知识，掌握 GPU 的算力、硬件以及开发框架等，还能具备项目实战技能，并且可以学会 Fine-垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏以及大模型部署等，实现一站式掌握。

能够具备当下热门大模型垂直领域模型的训练能力，从而提升程序员的编码能力。大模型应用开发需要对机器学习算法和深度学习有所掌握。

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