llama3模型部署时遇到的问题及解决方案

最新推荐文章于 2025-05-19 10:57:39 发布
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在llama3模型部署时，会遇到一系列问题，这里就作者所遇到的问题与解决方法分享一下。

注意：这里是从llama3 github主页上给的方法一步步做的，不适用于其他部署大模型的方法。

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文章目录

ERROR 403：Forbidden

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原因：在模型下载时本地IP或代理IP被服务器ban掉

解决方法：使用科学方法，一个节点一个节点去试；或者换用国内的镜像源：魔塔社区

安装依赖时出错

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原因：系统没有安装Rust编译器

解决方法：安装cargo，里面包含了所需的Rust编译工具和其他一些工具

cuda与pytorch版本不一致问题

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Llama3本地部署的解决方案
herosunly的博客
04-23 22万+
本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行代码 3.1 修改文件 3.2 运行API 3.3 运行聊天界面 3.4 Python调用API 3.4.1 单轮对话 3.4.2 多轮对话
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b_llama3 本地部署
python122_的博客
06-30 759
在接下来的月份里，Meta 期望推出新的功能、更长的上下文窗口、额外的模型尺寸以及提升的性能，并且Meta 将分享Llama 3的研究论文。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。到此为止，大概2个月的时间。
下载llama3出现ERROR 403: Forbidden解决方案
Flemington7的博客
05-10 3884
在下载llama3时出现ERROR 403: Forbidden原因是需在Git Bash中设置代理。在 Git Bash 中设置环境变量时，应该使用 Unix 风格的命令，而不是 Windows CMD 的set命令。Git Bash 是基于 MinGW064 (Minimalist GNU for Windows)，因此它遵循更接近 Linux 的命令和语法。
ollama 拉取模型失败
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qq_29941075的博客
04-29 2万+
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一招鲜吃遍天！手把手教你解决HTTP 403 Forbidden错误（全网最全解决方案）
ps_xiaowang的博客
05-19 1644
检查文件权限审计服务器配置监控访问日志使用自动化测试工具做好配置版本管理403不可怕，就怕排查没方法！按照这个指南一步步来，保准你药到病除～
Llama模型下载
mashutian的博客
03-27 4118
Llama 2是Meta最新的大语言模型（LLM），应用广泛，影响力大。在模型架构方面，Llama 2 采用了 Llama 1 的大部分预训练设置和模型架构。Llama2 有 4 种不同的大小的模型：7B、13B、34B 和 70B（34B 版本尚未发布，下载选项里确实也没有）。，把这个download.sh下载下来或者直接新建个bash文件，然后把download.sh复制到咱们的文件里。接着你就输入你邮件里的那个url信息，选择要下载的模型就可以啦！然后拉到底，勾选I accept就可以继续了。
Meta的LLama模型非官方下载方法
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
03-29 1万+
Llama模型是一个用于自然语言处理的大型语言模型，它由Meta AI开发，拥有65亿个参数。该模型的目的是帮助研究者在AI的子领域中推进他们的工作。Llama模型结构巨大，最小的模型LLaMA 7B也经过了超过1万亿个代币的训练。Llama模型的论文比较冗长，但通过阅读页面，可以了解该模型的下载方法和使用指南。除此之外，Llama模型的表现被认为比OpenAI的ChatGPT更优秀，部署教程和泄露版模型已经都被公开。
llama3实践记录-InternLM（基础作业）
mashagua的博客
05-11 534
输入streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py。作业3:- 使用 XTuner 完成小助手认知微调。也正常回答了，但是回复的都是英文，可以让它中文回复。作业3：使用LMDeploy 部署。但是在 执行chat命令，没有影响。我没有找到解决这个问题的办法，因为代码会强制用llama3,在vscode中建立远程连接。恢复默认源就可以新建环境了。打开本地浏览器，进行测试。
大模型部署-使用OpenVINO本地化部署LLaMa3-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
06-07
项目源码和流程教程将详细指导每个阶段的操作，包括代码示例和可能遇到的问题及解决方法。这些资源对于初学者来说非常宝贵，因为它们提供了实际操作的上下文，有助于快速理解OpenVINO的使用。 在部署过程中，需要...
算法部署-使用TensorRT-LLM部署llama大模型-毕业设计-附详细性能优化+分析+实现流程教程-优质大模型部署项目实战
10-19
TensorRT是NVIDIA推出的一款深度学习推理（Inference）优化器，它旨在为深度学习应用提供最优化的部署解决方案。TensorRT通过各种先进的技术，如层融合、混合精度、动态输入大小优化等来加速深度学习模型的推理速度...
Ollma本地大模型沉浸式翻译【403报错解决】
qq_28893209的博客
06-20 1万+
通过Chrome的 沉浸式翻译 插件，用OpenAI通用接口调用本地的Ollma上的模型，实现本地的大模型翻译文献。官方文档指导的Ollama的配置：一定要配置环境变量，否则会出现【403报错】
nginx反向代理+负载均衡配置
ycy白米饭的博客
12-04 253
1.反向代理+负载均衡 upstream  www.101ycy.com   {     server   localhost:8088;     server   localhost:8087; }   server {     listen  8089;     server_name  www.101ycy.com;       location / {         proxy_pa...
灵哥教你玩转Llama3：解决NCCL缺失问题
RussellTheRush的专栏
06-21 1215
解决Llama3运行时NCCL缺失问题
llama3.1模型下载攻略（多坑探索）+ 初步使用
m0_58173553的博客
09-10 5290
1、去meta官方下载，按照它发的邮件里的步骤一步步来，又去github上的llama-model仓库按照里面readme的步骤来，遭遇 403：Forbidden。，否则会meta那边会把你reject掉。（我因为懒得申请新huggingface号，导致我后面去尝试其他方法，结果没一个行得通的，浪费时间！2、克隆github仓库，使用download.sh脚本下载，试到最后终端自动关闭，尝试了解决办法也无效。那本文就只讲这种方法，因为其他方法都失败了😅（其他方法怎么失败的我也会记录一下）
ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计
最新发布
07-24
内容概要：本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性
07-24
内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
基于国产M0核MCU的风机量产程序与FOC电机控制开发方案 - FOC控制 全集
07-24
基于国产M0核MCU平台的风机量产程序及其FOC电机控制开发方案。主要内容涵盖龙博格电机观测器、SVPWM、顺逆风启动策略、五段式与七段式调制方法以及3电阻采样技术。文中提供了具体的源码实现细节，包括PWM中断处理、电流重构、观测器更新、风速检测逻辑和调制模式切换等。此外，还讨论了硬件抽象层的设计，确保代码可以在其他MCU平台上轻松移植。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，特别是对FOC控制算法和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①深入理解FOC电机控制的具体实现；②掌握顺逆风启动策略的应用；③学习如何优化PWM调制模式以降低电流谐波失真；④探索龙博格观测器的实际应用及性能优化。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的源码实现，便于实际项目中的应用和测试。同时，硬件抽象层的设计使得代码具有良好的可移植性，能够快速适配不同的MCU平台。
易语言Jlink烧录程序源码：实现自动化一键调试与多芯片烧录功能
07-24
内容概要：本文介绍了易语言Jlink烧录程序的开发过程及其源码实现。该程序旨在通过调用JLinkARM.dll文件，实现对指定J-Link的控制，进而完成自动化一键调试、烧录软件、通讯测试、设备校准等功能。文中详细讲解了工具的工作原理、集成与调用方式、代码实现步骤，并探讨了未来功能扩展的可能性。当前版本已实现选择J-Link序列号、芯片型号、烧录地址和烧录文件的一拖一烧录功能，未来计划增加一拖多烧录、烧录序列号管理和出厂配对数据等功能。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、自动化调试工程师。 使用场景及目标：适用于ARM内核芯片的量产烧录，帮助提高生产效率，减少人工干预，提升产品质量。 其他说明：该工具不仅限于特定芯片，理论上所有J-Link支持的ARM内核芯片均可使用。
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