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前言

2023年是AIGC元年。以后，每个人多少都会接触到GPT带来的变化。别人都在用，我们也不能落下。ChatGPT咱用不了，可以用国内的各种大模型。另外，我们还可以把大模型放到本地电脑上运行，不信？咱往下看！

下面就让我们的主角登场。

一、Jan.ai是什么？

Jan 是 ChatGPT 的替代品，可在您自己的计算机上运行，并带有本地 API 服务器。
Jan 100% 在您自己的机器上运行，可预测、私密和离线。没有其他人可以看到你的对话。
开源工具Jan可以让用户在本地计算机上运行chatbot,而无需互联网连接。Jan支持Mac、Windows和Linux系统，它提供简单的界面下载和使用流行的开源模型，比如LLMA和Mixol等。下文就演示一下如何下载和安装Jan，然后在本地开启类似ChatGPT的界面进行AIGC。

打开网页https://jan.ai，即可看到Jan有Mac、Windows、Linux系统的版本，大家根据自己需要下载。

博主下载了Windows 版本，运行安装文件jan-win-x64-0.4.3.exe，桌面会出现黄色小手Jan的图标。打开后界面如下：

首次运行，除了默认的Open AI 的在线API接口（Jan就是个大模型调用界面，使用ChatGPT需要输入其API Key），其他大模型需要现在后才可以使用。需要用到哪个，点击Download即可。下载完成蓝色的Download即会变为绿色的Use。然后点击Use即可开启对话模式。

本来到这里，小伙伴就可以愉快的玩耍大模型了。

但，国内的故事才刚刚开始……

在国内下载大模型，会让你下到哭！
难道就这么放弃了吗？不！

下面就要轮到大杀器登场，看我们怎么解决。

二、下载大模型

1. 找到大模型文件地址

打开jan的用户信息安装目录（一般在%UserProfile%/jan，在文件管理器输入前面的命令即可进入），进入models目录，可以看到和上面界面对应的大模型名称，Download后的大模型保存在这里。

找一个我们要下载的模型目录。可以看到有一个model.json文件。打开文件如下：

{"source_url": "https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6/resolve/main/ggml-model-q4_0.gguf","id": "tinyllama-1.1b","object": "model","name": "TinyLlama Chat 1.1B Q4","version": "1.0","description": "The TinyLlama project, featuring a 1.1B parameter Llama model, is pretrained on an expansive 3 trillion token dataset. Its design ensures easy integration with various Llama-based open-source projects. Despite its smaller size, it efficiently utilizes lower computational and memory resources, drawing on GPT-4's analytical prowess to enhance its conversational abilities and versatility.","format": "gguf","settings": {"ctx_len": 2048,"prompt_template": "<|system|>\n{system_message}<|user|>\n{prompt}<|assistant|>"},"parameters": {"max_tokens": 2048},"metadata": {"author": "TinyLlama","tags": ["Tiny", "Foundation Model"],"size": 637000000},"engine": "nitro"
}

这里我们可以看到source_url即为大模型文件的地址，id和目录名一样。这个名字也是大模型下载后保存的名称。

我们用浏览器进入网址：https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6/，切换到Files and versions即可看到对应的文件ggml-model-q4_0.gguf。

2. 下载大模型

由于国内下载大模型往往会超时，造成下载失败，而大模型往往都很大，所以博主之前研究后写了文章，请移步：
【AI之路】使用huggingface_hub优雅解决huggingface大模型下载问题
修改代码中repo_id 和filename，local_dir 就填刚才找到的目录

# 使用前先通过pip install huggingface_hub安装huggingface_hub包
import time
from huggingface_hub import hf_hub_download
repo_id = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6" # 仓库ID
local_dir = f'C:\Users\one\jan\models\tinyllama-1.1b'
cache_dir = local_dir + "/cache"
filename= "ggml-model-q4_0.gguf"
while True:   try:hf_hub_download(cache_dir=cache_dir,local_dir=local_dir,repo_id=repo_id,filename=filename,local_dir_use_symlinks=False,resume_download=True,etag_timeout=100)except Exception as e :print(e)# time.sleep(5)else:print('下载完成')break

Downloading ggml-model-q4_0.gguf: 100%|█████████████████████████████████████████████| 637M/637M [00:26<00:00, 24.5MB/s]
下载完成
请按任意键继续. . .

下载完成看到：

修改大模型文件为id名称（没有扩展名，对，你没有看错！）

3. 修改model.json文件

在"engine": "nitro"后增加, “state”: “ready”。注意nitro引号后面要加一个“，”。

保存后再进入Jan的界面，即可看到模型后面Download已经变为绿色的Use按钮。

三、使用Jan调用大模型进行对话

点击Use即可切换到主界面，反正不要钱，就把Max Tokens放到最大。

输入问题，Send后即可看到反馈结果：

是不是很爽！

大模型部署到本地，不仅免费，而且可以自由调用大模型。想用哪个就下载哪个，彻底实现大模型自由！就是GPU风扇要呜呜转哈！

速度嘛，就看你的电脑性能了，本人使用3070显卡，这个模型才637M，速度还凑合吧。但，试过9.23G大模型，速度已经慢得像蜗牛。大模型还是很耗算力的！

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总结

Jan未来还将可以自行添加大模型，有兴趣的小伙伴也可以照着models目录的命名要求和model.json文件要求自行添加。
更多使用方法见官方文档：https://jan.ai/guides/

Jan后面还将陆续升级，期待小伙伴发现更多惊喜！