【大模型部署】本地部署Llama3教程，断网也能用啦！

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+!

很多读者担心本地部署时个人电脑的硬件配置不够，实际上这种担心是多余的，笔者使用的是MacBook M2 Pro (2023款), 主要硬件配置如下：

• 10核CPU
• 16G内存

部署步骤大致如下：

• 安装Ollama
• 下载Llama3
• 安装Node.js
• 部署WebUI

安装Ollama

Ollama可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互，读者可以前往ollama.com/download，根据…

下载之后打开，直接点击Next以及Install安装ollama到命令行。安装完成后界面上会提示ollama run llama2，不需要执行这条命令，因为我们要安装llama3。

下载Llama3

打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令：

ollama run llama3

程序会自动下载Llama3的模型文件，默认是8B，也就80亿参数版本，个人电脑完全可以运行。

成功下载模型后会进入交互界面，我们可以直接在终端进行提问，比如笔者问的Who are you?，Llama3几乎是秒回答。

➜  Projects ollama run llama3
>>> who are you?
I'm LLaMA, a large language model trained by a team of researcher at Meta 
AI. I'm here to chat with you and answer any questions you may have.

I've been trained on a massive dataset of text from the internet and can 
generate human-like responses to a wide range of topics and questions. My 
training data includes but is not limited to:

* Web pages
* Books
* Articles
* Research papers
* Conversations

I'm constantly learning and improving my responses based on the 
conversations I have with users like you.

So, what's on your mind? Do you have a question or topic you'd like to 
discuss?

安装Node.js

支持Ollama的WebUI非常多，笔者体验过热度第一的那个WebUI(github.com/open-webui/…

本文推荐使用ollama-webui-lite(github.com/ollama-webu…

小伙伴可以前往（nodejs.org/en/download…

设置国内NPM镜像

官方的NPM源国内访问有点慢，笔者推荐国内用户使用腾讯NPM源（mirrors.cloud.tencent.com/npm/），之前笔者使…

打开终端执行以下命令设置NPM使用腾讯源：

npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/

部署WebUI

打开终端，执行以下命令部署WebUI：

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
npm install
npm run dev

提示如下，WebUI已经在本地3000端口进行监听：

> ollama-webui-lite@0.0.1 dev
> vite dev --host --port 3000

  VITE v4.5.2  ready in 765 ms

  ➜  Local:   http://localhost:3000/

打开浏览器访问http://localhost:3000，可以看到如下图所示界面。默认情况下是没有选择模型的，需要点击截图所示箭头处选择模型。

笔者给模型提了一个编写一个Golang Echo Server的例子，大概5秒就开始打印结果，速度非常不错。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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