Llama3本地部署的解决方案

已于 2024-04-23 14:54:42 修改
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分类专栏： 大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用 文章标签： llama3 llama 本地部署 API 解决方案
于 2024-04-23 10:54:49 首次发布
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  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  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。
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文章目录

1. 前言

  之前在[多图详解LLaMA 3的使用方法和进化之路](多图详解LLaMA 3的使用方法和进化之路)主要介绍了LLaMA 3的线上使用方法以及LLaMA 1逐步进化到LLaMA 3的理论分析，有同学提出建议，能否增加一篇本地部署LLaMA 3的博客。恭敬不如从命，这就给大家安排上。
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2. 配置环境

  需要说明的是，本文是在Centos 7+CUDA 12.2+Python

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Llama3本地部署及API接口本地调试，15分钟搞定最新Meta AI开源大模型本地Windows电脑部署
程序员陆通
04-21 2万+
你知道国内大模型多少是基于Llama2改造的，你就知道Llama模型有多厉害了，那么现在Llama3刚出来，搞自媒体的赶紧蹭Llama3的流量，搞技术的程序员赶紧抓住研究一下，看能否技术变现一下，尤其搞技术的，再不动到时年龄大了被裁员了不要怨天怨地的！
离线运行Llama3：本地部署终极指南_liama2 本地部署
2401_85377976的博客
07-09 1345
4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。经过笔者的个人体验，Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！本文和大家分享一下如何在个人电脑上部署Llama3，拥有你自己的GPT-3.5+!①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理入门指南③大模型方向必读书籍PDF版④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习教程⑥640套-AI大模型报告合集⑦从0-1入门大模型教程视频。
本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型！最简单的方法： 支持CPU /GPU运行 【3种方案】
2401_82469710的博客
12-11 2453
目前在开源大模型领域，Llama3 无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了 8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b
engchina的专栏
04-19 1万+
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b
Llama3 mac本地部署教程
q1335882的专栏
04-29 2468
我的电脑跑这个模型还是很吃力的。等待下载完成，这时候可以去安装web页面；选择我们下载好的模型 即可实现本地化部署；之后访问 localhost:3000。，不需要执行这条命令，因为我们要安装。如果想下载别的模型可以在这里进行搜索。安装完成后界面上会提示。下载之后打开，直接点击。
最近，大模型岗位爆了。。。
2301_82275412的博客
04-29 1306
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，掌控AI大模型技术，成为超级个体，给大家带来了AI大模型全套资料。
『保姆级』大模型教程来了（从入门到实战）
2301_76168381的博客
04-01 5480
在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调。🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等。🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文。🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读。🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读。🔻 08 Alpaca训练营——论文精读。
本地虚拟机Centos7使用Ollama运行llama3中文模型和OpenWebUI访问
paopaodog的博客
06-20 3278
量化是一种模型压缩技术，通过减少表示权重和激活的位数来减少模型的大小和推理时的计算量。q4大概4.7G，q8大概8.5G，fp16大概16G。中搜索llama3找下载最多的中文版，我这里选择了8b q4的，因为虚拟机硬盘空间不够，有条件的可以选择q8或者fp16的。本来想用docker安装lobe-chat，但是docker死活拒绝连接，所以选择了Open WebUI，从docker拉取，大概4个多G。如果想宿主机也能访问虚拟机Ollama上的大模型，那需要使服务监听所有网络接口，否则只能虚拟机内部访问。
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b_llama3 本地部署
python122_的博客
06-30 734
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。
Llama3本地部署与高效微调入门
水工鸟的专栏
05-06 5859
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。
LLaMA模型本地部署全攻略：从零搭建私有化AI助手
最新发布
fudaihb的博客
05-08 1274
从Ollama的一键部署到vLLM的高性能推理，LLaMA的本地化方案正在重塑AI应用开发生态。随着量化技术和硬件加速的持续突破，未来个人设备运行百亿参数模型将成为常态。建议开发者重点关注模型压缩、RAG系统优化等方向，把握大模型私有化部署的历史机遇。
如何在本地部署Llama 3模型并进行微调训练以适应特定应用场景的需求？
小宝哥Code的专栏
02-09 850
在完成基础部署和优化后，你可以通过更深入的技术手段和策略进一步提升 Llama 3 模型的性能、适应性和可扩展性，包括高效的分布式训练、模块化微调、任务适配以及性能监控等。未来，随着 Llama 模型的进一步发展和优化，结合更多高效的训练和推理技术，可以实现更广泛的应用场景，包括实时服务、跨语言任务以及多模态领域的探索。模块化微调是一种更加灵活的微调方式，通过只调整模型的特定模块（如前馈层或注意力层），可以显著减少训练参数数量，同时保留模型的通用能力。因此，分布式训练是必要的解决方案。
在阿里云上部署Llama3（中文版本）
2401_83692861的博客
04-22 2172
默认情况下直接运行以下代码即可体验llama3中文对话，请自行修改。2.新建requirements.txt文件，插入。1.新建conda环境。
在CentOS7虚拟机上使用Ollama本地部署Llama3大模型中文版+Open WebUI
Inno__cence的博客
06-08 1万+
VMware版本：VMware Workstation Full v12.1.0-3272444 中文正式版镜像版本：CentOS-7-x86_64-DVD-2009。
吴恩达：四个步骤，让大模型变得更好
youmaob的博客
05-18 727
本周，生成式 AI 的竞争达到了新的高潮。前有 OpenAI 抢先发布 GPT-4o，后有谷歌在 I/O 开发者大会上发布一系列生成式人工智能模型与产品。自 2022 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT，至今已有 18 个月。学界、业界为了提升生成式 AI 模型的能力，做出了诸多努力。今天，著名人工智能学者、斯坦福大学教授吴恩达高度总结了提升生成式 AI 模型能力的方式，主要包括：1）提升模型的推理能力；2）扩展上下文窗口，并撰写一篇博客阐述了一套通用且高效的 prompt 策略。
首发！Llama3纯本地部署攻略！中文方法！
热门推荐
XD的博客
04-22 1万+
完成了LLAMA3的模型部署，从测试的结果可以看到， llama3的基础模型对于中文的支持并不好，我们的问题是中文，它却返回了英文的结果，原因可能是因为它的训练集有15个T但是其中95%是英文，想要它支持中文更好，还需要使用中文的训练集进行微调，可喜的是，微调llma系列的中文训练集并不少（可能是因为llama系列都有这个问题），后续我会接着对llama3进行微调， 待续。。。
本地部署Llama3教程，断网也能用啦！
2301_81940605的博客
04-24 6246
Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！
LLama3大模型本地部署 仅需6步完成对话模型本地安装部署。附送可视化ui安装、自定义模型目录，修改模型保存地址，第三方微调模型、中文模型下载地址
失业求捞！
05-12 7713
本篇分为三部分一：6步完成llama3大模型本地部署二：8步完成llama3可视化对话界面安装三：重设模型文件路径四：微调模型、中文模型下载资源分享。
手把手教你轻松本地部署Llama3，个人电脑也能极速运行
andy_68147772的博客
04-25 3224
它还提供了官方的Docker镜像，使用户可以通过Docker容器部署大型语言模型，确保所有与模型的交互都在本地进行，无需将私有数据发送到第三方服务。它允许用户下载并本地运行像Llama 3、Code Llama等模型，并支持自定义和创建自己的模型。好了，使用Ollama在本地部署llama3的教程就为大家教到这里，大家快动手试试，部署个属于自己的本地大模型助手吧！因为我的电脑是windows， 所以这里我下载Windows这个版本。，编程界之翘楚，代码之大师。吾欲以此笔记，传授编程之道，助汝解技术难题。
yolov5人体运动姿势识别
01-05
### 使用YOLOv5实现人体运动姿势检测与识别 #### 准备工作 为了使用YOLOv5进行人体运动姿势检测与识别，需准备好相应的环境和数据集。安装必要的库并下载预训练模型文件是必不可少的步骤[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install yolov5 # 假设YoloV5已打包成可安装的形式 ``` #### 加载预训练模型 加载官方提供的YOLOv5预训练权重来初始化网络结构，这一步骤对于快速启动项目至关重要。通过调用`attempt_load`函数可以轻松完成此操作[^3]。 ```python from pathlib import Path import torch weights_path = 'path/to/yolov5s.pt' # 预训练模型路径 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # 载入模型 ``` #### 图像前处理 图像输入到YOLOv5之前需要做一定的转换处理，比如调整大小、归一化等。这些预处理措施有助于提高预测效果[^4]。 ```python import cv2 from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox def preprocess_image(image_path): img0 = cv2.imread(image_path) # BGR img = letterbox(img0, new_shape=640)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 归一化至[0, 1] if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) return img, img0 ``` #### 执行推理过程 当一切准备就绪之后，就可以利用构建好的YOLOv5实例来进行实际的人体检测任务了。注意设置合适的置信度阈值和其他参数以优化性能表现[^2]。 ```python conf_thres = 0.25 # 置信度阈值 iou_thres = 0.45 # NMS IOU阈值 classes = None # 类别过滤列表，默认不过滤任何类别 agnostic_nms = False # 是否启用类无关NMS with torch.no_grad(): pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes=classes, agnostic=agnostic_nms) detected_objects = [] for det in pred: # 每张图片的结果 if len(det): # 将边界框坐标缩放回原始尺寸 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round() detected_objects.append(det.cpu().numpy()) ``` #### 后处理及可视化 最后，在获取到所有检测结果后，还需要对其进行进一步解析，并可能希望将其直观地展示出来以便于理解和评估。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_bboxes(image, bboxes): fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) for bbox in bboxes: x_min, y_min, x_max, y_max = int(bbox[0]), int(bbox[1]), int(bbox[2]), int(bbox[3]) rect = patches.Rectangle((x_min,y_min), (x_max-x_min),(y_max-y_min), linewidth=1, edgecolor='r', facecolor="none") ax.add_patch(rect) plt.show() if detected_objects: plot_bboxes(img0, detected_objects[-1]) # 显示最后一帧中的物体位置 else: print("No objects were found.") ```
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