LLAMA3.1 8B 本地部署并配合Obsidian建立本地AI知识管理系统

目前，LLAMA3.1模型分为8B、70B、405B三个版本，其中70B和405B对于显存的要求均已超过了一般家用电脑的配置(或者换个说法，用一张4090也是带不起来的)，所以运行8B即可。LLAMA3.1 8B的性能约相当于ChatGPT3.5。

经过我的测试4080、2080、intel ultra 9 185H（无独立显卡，其能力约相当于1060）都是可以带得动8B模型的，当然显卡越好，响应的速度越快。

1、安装Ollama

Ollama是专门为本地化运行大模型设计的软件，可以简便运行很多开源大模型
去官网下载Ollama软件：

https://ollama.com/ 

2、设置环境变量

可以直接在CMD中通过set命令设置

set OLLAMA_HOST=127.0.0.1
set OLLAMA_MODELS=d:\ollama\models
set OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md*

其中，OLLAMA_HOST可以设置为127.0.0.1（本机） 或者0.0.0.0（任意）
OLLAMA_MODELS用于设置模型位置，如果设置了这个环境变量的话，则下载回来的模型会保存在后面设定的位置，如果没设置这个环境变量的话，则会默认保存在

C:\Users\你的用户名\.ollama\models

OLLAMA_ORIGINS用于连接obsidian笔记

3、下载并运行模型

先下载一个用于上载笔记内容至Ollama的模型

ollama pull nomic-embed-text

直接在CMD中使用命令进行下载

ollama run llama3.1:8b

第一次运