继续介绍大模型推理引擎+Llama.cpp，前文我写了# 内网部署 llama.cpp，运行量化大模型，详细介绍了 llama.cpp 这个推理引擎，内网离线 cmake 编译安装、开启 GPU 加速、Llama.cpp 的使用及核心参数深度解析等。

文中我也说了：源码编译其实蛮看运气的，比如我生产环境的一台 RHEL 系统的服务器，yum 源很不给力，仅仅是升级 GCC 都费老大劲，各种依赖安装到吐血。

本文我们用个更省事儿的内网离线部署方式——Docker，然后用其部署量化大模型，其中踩坑若干，才有如此精炼、极简教程

1、联网环境拉取 llama.cpp 镜像并保存

选择镜像最好是官方，比如 llama.cpp 提供的有不同版本，不同用途的镜像

我选择的是 ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda

https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/docker.md

市面上有很多个人打包的镜像，大多都是阉割版

费老大劲搞进去，发现大模型无法加载

当然，你也可以自己构建 docker

下载及保存镜像命令：

# 下载核心服务镜像（指定 linux/amd64 平台）

docker pull --platform linux/amd64 ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda

# 保存镜像到tar文件
docker save ghcr.io/ggml-org/llama.cpp > llama.cpp.tar

2、镜像传入内网

不赘述，不同公司有不同工具可以在办公网与生产内网传输数据。

3、**在内网服务器（x86）加载镜像

# 加载镜像,加载过程需要一些时间，完成后，Docker 会输出加载的镜像信息。
docker load i llama.cpp.tar

# 运行 docker images 命令来查看本地镜像列表，确认llama.cpp已经成功加载。

docker images

4、准备模型文件

这个也需要办公网下载好（我一般去 modelscope 下载）

pip install modelscope 之后，即可使用 modelscope download 下载模型

下载完整模型库

modelscope download --model unsloth/gpt-oss-120b

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下“dir”目录为例）

modelscope download --model unsloth/gpt-oss-120b README.md --local_dir ./dir

再传入内网：

llama.cpp 服务需要模型文件才能运行，在你的 Linux 服务器上创建一个目录，用来存放 GGUF 格式的模型文件。

5、启动大模型

docker run --rm --runtime nvidia -e TZAsia/Shanghai --gpus "device=2" -v /opt/data/ai/GGUF:/models --name oss-20b-server -p 8005:8000 ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda  -m /models/gpt-oss-20b-F16.gguf --port 8000 --host 0.0.0.0 -c4096 -n 1024 -ngl 999

可以看到已经启动成功

6、接入 open-webui

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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