【大模型部署】零成本体验私有化部署llama3.1-优快云博客

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这篇文章主要介绍在自己本地gpu性能不足或者没有gpu的时候，如何部署体验llama3.1。

解决方案：

采用腾讯cloud Studio免费算力，结合ollama工具私有化部署llama3.1-8b 模型

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ollama run llama3.1

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总结:

cloud studio 注册完成之后可能需要进行实名认证，这个点击进行实名认证就可以，如果不想认证，直接叉掉就可以了。
命令默认加载下载运行的是8b的模型，如果想运行其他参数的模型，可以在ollama官网查看指令（ollama官网模型链接：https://ollama.com/library），但是参数过大，可能这个免费的平台可能也运行不了。
同意的这个平台也可以部署其他的小参数大模型。
目前测试，部署的8b的模型，回答速度还是很流畅的。
9 5 2 7 24点的游戏，在llama3.1-8b的模型下回答失败。

程序员为什么要学大模型？

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？

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。

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