使用本地 LLM 构建 Llama 3.1 8b Streamlit 聊天应用程序:使用 Ollama 的分

介绍

大型语言模型(LLMs)彻底改变了人工智能领域,提供了令人印象深刻的语言理解和生成能力。

图片

本文将指导您构建一个使用本地LLM的Streamlit聊天应用程序,特别是来自Meta的Llama 3.1 8b模型,通过Ollama库进行集成。

前提条件

在我们深入代码之前,请确保您已安装以下内容:

  • Python
  • Streamlit
  • Ollama

设置 Ollama 和下载 Llama 3.1 8b

首先,您需要安装 Ollama 并下载 Llama 3.1 8b 模型。打开命令行界面并执行以下命令:

在这里插入图片描述

创建 Modelfile

要创建一个与您的 Streamlit 应用无缝集成的自定义模型,请按照以下步骤操作:

  1. 在您的项目目录中,创建一个名为 Modelfile 的文件,不带任何扩展名。
  2. 在文本编辑器中打开 Modelfile,并添加以下内容:
model: llama3.1:8b

此文件指示 Ollama 使用 Llama 3.1 8b 模型。

代码

导入库和设置日志记录

在这里插入图片描述

  • streamlit as st:这导入了 Streamlit,一个用于创建交互式网页应用的库。
  • ChatMessageOllama:这些是从 llama_index 库中导入的,用于处理聊
### 关于Llama3.1-8B模型的参数、版本以及下载和使用说明 #### 模型概述 Ollama 提供了一个用于大规模语言模型(LLM)开发和应用的框架或工具集,特别针对优化和扩展这些模型的性能。通过点击 Models 选项可以选择要部署的具体模型,在此案例中选择了 llama3.18B 版本[^1]。 #### 参数详情 对于 Llama3.1-8B 模型而言,“8B”表示该模型拥有大约八十亿个参数。这使得它能够处理复杂的自然语言理解和生成任务,同时保持相对较低的资源消耗,适合多种应用场景下的本地化部署需求[^2]。 #### 安装指南 为了启动并运行这个特定的大规模语言模型实例,可以复制如下命令并在终端执行: ```bash sudo ollama run llama3.1 ``` 这条命令会触发安装过程,并最终允许用户在终端环境中直接操作已加载好的 Llama3.1-8B 模型。 #### 图形界面集成 虽然上述步骤已经能够让模型正常运作起来,但如果希望获得更加直观的操作体验,则建议进一步为其配备相应的图形用户界面组件。 #### 性能表现评估 实际测试表明,即使在网络不可用的工作环境下,Llama3.1-8B 表现依然出色,尤其适用于学习资料整理、科学普及文章撰写及多语种互译等领域内的任务迁移工作[^4]。 #### 数据集与训练改进 除了单纯增加模型容量外,开发者们还在数据源质量控制、算法效率提升等方面进行了深入探索,旨在全方位提高模型的整体效能。例如,采用了新的位置编码缩放技术来改善长序列预测精度等问题[^3]。
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