M2 Mac mini跑Llama3

Mac mini m4本地跑大模型(ollama + deepseek + ComfyUI + Stable Diffusion | flux) 本地大模型,长期更新,可持续关注下! 阅读详情
AI摘要

Meta宣布的Llama3开源大语言模型提供80亿和700亿参数版本,可在本地运行,但对硬件要求较高。文章介绍了如何在Mac上安装Ollama并运行8B模型,指出模型主要针对英文问答且调用有一定难度,但8B模型运行速度较快。

前言

在4-19左右,Meta 宣布正式推出下一代开源大语言模型 Llama 3;共包括 80 亿和 700 亿参数两种版本,号称 “是 Llama 2 的重大飞跃”,并为这些规模的 LLM 确立了新的标准。实际上笔者早就体验过,只不过自己电脑没什么显卡(核显),所以一直没跑llama,但是最近听说m2芯片可以运行,就体验了一下。

看图表8B的数据可以在本地运行,70B就不用想了。试了一下真的可行。

使用Ollama

ollama:Get up and running with large language models.实际上就是封装已经训练的模型数据,提供运行程序

分为ollama的安装,拉取模型数据,运行模型

安装很简单:Download Ollama on macOS

mac直接解压app,放在applications下,运行后点击install,输入密码即可,实际上是安装ollama指令。

模型文件:https://ollama.com/library

ollama pull llama3 

根据电脑的配置情况,默认llama即8B模型,如果要运行70B:ollama run llama3:70b,估计需要64G内存,没这么大的,所以只跑了8B

然后执行run,有点docker的设计思想

ollama run llama3

基本上问答是英文,训练的语料估计主要是国外的,毕竟meta开源 

 

总结

实际上就是本地体验一下,如果要调模型还是相对难一些,体验发现llama3主要是英文答复,不过8B模型在mac mini运行还是很快的,另外可以根据提示做一些Ollama的指令,关键的是load model和save model,可以载入和存储模型。

Llama3本地部署与高效微调入门 为了保持公司在AI(人工智能)开源大模型领域的地位,社交巨头Meta推出了旗下最新开源模型。当地时间4月18日,Meta在官网上宣布公布了旗下最新大模型Llama 3。目前,Llama 3已经开放了80亿(8B)和700亿(70B)两个小参数版本,上下文窗口为8k。Meta表示,通过使用更高质量的训练数据和指令微调,Llama 3比前代Llama 2有了“显著提升”。未来,Meta将推出Llama 3的更大参数版本,其将拥有超过4000亿参数。 阅读详情

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fenglllle
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