Llama 3.1 开源AI大模型使用

一、Llama 3.1介绍

2024年7月24日，Meta宣布推出迄今为止最强大的开源模型Llama 3.1 405B，Llama 3.1的405B支持上下文长度为128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。405B新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。好在作为新版本发布的一部分，官方也同时推出全新升级的Llama 3.1 70B和8B模型版本。接下来我们就介绍环境安装和使用方法。

二、安装

1、Llama 3.1下载官网地址: ollama.com/

2、进入官网选择我们需要使用的那个环境进行安装，分别有Windows、Linux、和macOS。我们根据自己的系统选择对应的安装包进行下载安装

3、安装完成后我们通过命令下载对应的模型

Model	Parameters	Size	Download
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Dolphin Phi	2.7B	1.6GB	ollama run dolphin-phi
Phi-2	2.7B	1.7GB	ollama run phi
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
Llama 2 13B	13B	7.3GB	ollama run llama2:13b
Llama 2 70B	70B	39GB	ollama run llama2:70b
Orca Mini	3B	1.9GB	ollama run orca-mini
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

例如：我们输入 ollama run llama3.1 默认安装8B的大模型

4、安装成功之后如下

ollama run llama3.1
pulling manifest 
pulling manifest 
pulling manifest 
pulling manifest 
pulling manifest 
pulling manifest 
pulling 87048bcd5521... 100% ▕████████████████████████████████████▏ 4.7 GB                         
pulling 8cf247399e57... 100% ▕████████████████████████████████████▏ 1.7 KB                         
pulling f1cd752815fc... 100% ▕████████████████████████████████████▏  12 KB                         
pulling 56bb8bd477a5... 100% ▕████████████████████████████████████▏   96 B                         
pulling e711233e7343... 100% ▕████████████████████████████████████▏  485 B                         
verifying sha256 digest 
writing manifest 
removing any unused layers 
success
>>> Send a message (/? for help)

5、在最后光标处输入我们想要提问的问题既可以得到回复，比如我们让 Llama 3.1做个自我介绍

至此我们实现了简单的对llama3.1的安装和使用，还有70B和405B大家有兴趣可以自行安装试试！后续给大家分享llama3.1的api调用和封装，欢迎大家关注和点赞！

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？

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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