Linux Win 10 Windows CPU上安装Ollama部署大模型qwen2 7b/15b llama3 配置启动 LangChain-ChatChat 0.2.7进行对话

您的问题似乎是关于如何在Linux和Windows上安装和配置Ollama以部署大型模型（如GPT-4）的问题。Ollama是一个基于LLaMA的模型训练平台，而LLaMA是一个开源的10B参数的Transformer模型。

在Linux上安装Ollama和部署大型模型的步骤可以概括为：

1. 安装必要的依赖项和库。
2. 从GitHub克隆Ollama仓库。
3. 配置模型的参数。
4. 训练模型。

在Windows 10上安装Ollama的步骤大致相同，但可能需要考虑兼容性问题和特定的安装指令。

由于您的问题似乎是一个命令行提示，我们可以提供一个简化的回答，关键步骤如下：

Linux系统

# 更新系统
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
 
# 安装必要的依赖
sudo apt-get install git python3 python3-pip libopenblas-dev cmake build-essential
 
# 克隆Ollama仓库
git clone https://github.com/Ollama-AI/Ollama.git
 
# 进入Ollama目录
cd Ollama
 
# 运行安装脚本
./install.sh
 
# 配置模型参数（需要根据具体模型调整）
 
# 训练模型
./train.sh

Windows 10

在Windows上，你需要使用WLS（Windows Subsystem for Linux）或者一个Linux虚拟机来运行这些命令。

# 更新系统（使用Linux命令行或在Windows Store中查找相应的Linux应用进行更新）
 
# 安装依赖（可能需要在Microsoft Store中查找相应的软件包进行安装）
 
# 克隆仓库（可以在Git Bash或者Linux子系统中进行）
git clone https://github.com/Ollama-AI/Ollama.git
 
# 进入Ollama目录
cd Ollama
 
# 运行安装脚本
./install.sh
 
# 配置模型参数（需要根据具体模型调整）
 
# 训练模型
./train.sh

请注意，上述命令假定你拥有相应的Linux和Git基础知识，并且你的系统满足Ollama的需求。具体的配置和训练步骤可能会根据你的硬件条件和具体模型而有所不同。

由于训练大型模型需要大量的计算资源和时间，以上命令仅提供了训练的概要步骤。实际部署时，你可能需要调整模型的参数设置，包括batch size、学习率、训练周期等，以及管理显存和其他资源的使用。