本地配置离线的llama3大模型实现chatgpt对话详细教程

已于 2024-06-07 11:58:56 修改
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分类专栏： 9块9高质量计算机毕设论文 文章标签： llama3 大模型 chatgpt 对话
于 2024-06-07 11:33:35 首次发布
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在 NVIDIA 的 AI 平台上免费访问顶级LLM 使用 Python 免费访问 Llama 3 和其他顶级模型。
iCloudEnd的博客
05-07 139
Nvidia 有一个 AI 网站，您可以在其中免费访问多种顶级开源大型语言模型，包括 Llama 3 等最新模型。您不仅可以通过类似聊天的界面访问大多数模型，而且通过使用 API 密钥（也是免费的），您可以编写 Python 程序、Javascript 甚至 shell 脚本以在本地系统上运行它将与模型交互，无需先下载它们。
简单两步实现离线部署ChatGPT，ChatGPT平替版，无需GPU离线搭建ChatGPT
DoNot996的博客
10-06 5224
ChatGPT平替版：GPT4ALL是一个多平台通用的本地聊天机器人软件，其支持下载预训练模型到本地来实现离线对话，也支持导入ChatGPT-3.5或ChatGPT-4的API Key到工具实现ChatGPT应用的桌面化。本次主要介绍如何离线部署模型。
笔记本上打造专属的LLama3聊天机器人
sgzqc的专栏
05-01 1623
LLama3打造专属机器人
Llama3中文聊天项目全能资源库
specssss的博客
05-13 1059
Llama3 中文聊天项目综合资源库，集合了与Lama3 模型相关的各种中文资料，包括微调版本、有趣的权重、训练、推理、评测和部署的教程视频与文档。11.agent工具能力增强版ModelScope Chinese Agent版V1(中文，可根据要求帮你选择工具)https://modelscope.cn/models/swift/Llama3-Chinese-8B-nstruct-Agent-v1/summary基于EmoLLM心理数据微调的Llama3-8B-Instruct 模型。
Llama与ChatGPT的优劣解析
m0_65134936的博客
08-28 1838
Llama和Llama 3.1都是Meta AI开发的大型语言模型，但Llama 3.1在功能和性能上进行了显著升级，支持更多的语言和工具调用能力，从而在更广泛的应用场景中表现出色。在AI技术快速发展的今天，各类智能工具层出不穷，其中Llama与ChatGPT作为近期备受关注的两个代表，各自以其独特的功能和优势吸引了众多用户的目光。不过，在具体表现上，两者仍存在一定的差异。当然，随着AI技术的不断进步和发展，这两款工具也将在未来不断升级和完善，为用户带来更加优秀的体验和服务。
基于Springboot+Vue的酒店管理系统！新鲜出炉，可商用，带源码
m0_68103666的博客
03-29 573
新年了给大家分享一套的源码，在实际项目中可以直接复用。
使用SpringAI快速实现离线本地大模型应用
m0_74824755的博客
03-02 1109
大模型(LLM)，Large Language Model作为当前比较热门的技术，最近在年在各行各业中都得到了广泛的应用。在我们目前使用较多的AI产品中，几乎都是使用的互联网(云端)上的AI工具，即：需要先把数据传输给AI平台，由AI平台处理后，再将信息回馈到我们的本地应用。然而在许多领域，由于大模型的数据没有采集到更细化的信息，亦或者出于安全原因某些数据不能对外公开，这时使用离线大模型来实现信息的生成与检索则变得非常重要。很久没用Spring的我，最近看到Spring官网出了Spring AI。
Llamaindex实战-本地大模型(llama2-chinese)安装和使用
zg_hover的专栏
06-23 725
通过ollama来安装llama相关的模型非常方便，也很容易对各个模型进行管理。本文介绍如何通过ollama来安装llama2-chinese模型，或则llama相关的其他模型。
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 1348
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。
笔记本电脑部署本地离线版类似ChatGPT3.5的AI模型（CPU+内存运行）
热门推荐
tantu666的博客
04-24 1万+
Vicuna号称"小羊驼"，Vicuna是基于ShareGPT的7万条对话数据对LLaMA微调的模型，13b模型的效果据说可达到ChatGPT3.5 92%的效果，部分问答的评分甚至超过了ChatGPT3.5。里面vicuna-13B-1.1-GPTQ-4bit-32g.GGML.bin和vicuna-13B-1.1-GPTQ-4bit-128g.GGML.bin。下载哪个都可以，我用的是vicuna-13B-1.1-GPTQ-4bit-128g.GGML.bin。
训练个中文版ChatGPT没那么难：不用A100，开源Alpaca-LoRA+RTX 4090就能搞定
Paper weekly
03-26 2889
©作者 |机器之心编辑部来源 |机器之心Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级，训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开...
Karpathy大神点赞，从零实现LLaMa3项目爆火，已获1.5k star
深度学习技术前沿
05-22 318
一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama3 的纯 NumPy 实现等。十几个小时前，有位名为「Nishant Aklecha」的开发者发布了一个从零开始实现 llama3 的存储库，包括跨多个头的注意力矩阵乘法、位置编码和每个层...
Pandora-ChatGPT（离线安装教程）（附安装包）
m0_48096446的博客
06-06 4386
这将会安装Pandora-ChatGPT的相应依赖和文件。请确保您的系统已经安装了Python 3.7.0或更高版本。
零一万物模型官方 Yi-34B 模型本地离线运行部署使用笔记（物理机和docker两种部署方式），200K 超长文本内容，34B 干翻一众 70B 模型，打榜分数那么高，这模型到底行不行？
代码讲故事
02-27 5242
零一万物模型官方 Yi-34B 模型本地离线运行部署使用笔记（物理机和docker两种部署方式），200K 超长文本内容，34B 干翻一众 70B 模型，打榜分数那么高，这模型到底行不行？ 目前最具公信力的 HuggingFace 榜单中，包括 Yi-34B 在内，排在它前面的模型只有 26 个，但是其中 48% （14个）都是 Yi-34B 和 Yi-34B 200K 的变体模型，其中第一名是来自社区用户 fblgit 的 “LLaMa Yi 34B”
Jan：一个离线运行的开源ChatGPT替代方案
gitblog_00571的博客
08-09 825
Jan：一个离线运行的开源ChatGPT替代方案 janJan 是一个开源的 ChatGPT 替代品，它完全在您的电脑上离线运行。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/jan 项目介绍 Jan 是一款基于AGPLv3许可的开源软件，旨在提供一个完全离线的ChatGPT替代选择。它兼容多种硬件平台，包括NVIDIA GPU（高性能）、Apple M系列芯片以...
使用GPT学术优化软件访问本地llama3-8b大模型
weixin_39945822的博客
06-15 3743
使用GPT学术优化软件访问本地llama3-8b大模型
Llama 3 实践教程（InternStudio 版）
sorrowyn的博客
05-08 2250
准备工作可以查看。
使用ollama离线部署小模型
weixin_45592677的博客
05-10 1435
【代码】使用ollama离线部署小模型。
推荐一款本地开源的ChatGPT离线版：Jan
xzji001的博客
02-12 4414
是一款允许用户在自己的电脑上完全离线运行大型语言模型的本地 AI 软件。这款软件适用于 Windows、macOS 和 Linux 操作系统，通过利用用户自己的硬件资源(如 CPU 和显卡)来提供算力。Jan 作为一个免费的开源替代品，旨在为用户提供一个无需互联网连接、不产生额外费用的大语言模型使用环境。
本地部署大模型嵌入网页
02-17
<think>嗯，用户问的是“本地部署大模型嵌入网页”，我需要先理解每个关键词的意思。首先，“本地部署”应该是指在自己公司的服务器或者本地机器上部署，而不是使用云服务。然后“大模型”可能指的是像GPT-3、ChatGLM这样的预训练大语言模型。而“嵌入网页”可能是指把这个模型集成到网页应用里，让用户可以通过网页界面使用模型的功能。 接下来，我需要考虑用户可能的实际需求和场景。用户可能是一个企业或者开发者，希望在自己的网站中加入智能对话或者文本生成功能，但出于数据安全和隐私的考虑，不想依赖第三方云服务，所以选择本地部署。另外，用户可能对技术细节不是很清楚，需要简明扼要的介绍，同时包含步骤和注意事项。 然后，我需要确定回答的结构。首先解释本地部署大模型嵌入网页的概念，然后分步骤介绍如何实现，比如选择模型、部署环境、后端服务、前端集成、安全性和优化等。每个步骤要简明，但也要覆盖关键点。还需要提到可能的挑战，比如硬件要求高、维护成本和技术门槛。 可能用户没有明确提到的需求包括模型的选型建议、是否需要API接口、如何处理高并发等。在回答时应该主动涵盖这些方面，给出实际例子，比如使用Transformers库加载模型，或者FastAPI创建接口，这样用户有更具体的参考。 还要注意技术术语的解释，比如RESTful API、微调、负载均衡等，可能需要用简单的语言说明，确保不同技术背景的用户都能理解。另外，安全方面的问题，如数据加密和访问控制，也是用户关心的重点，需要强调。 最后，总结本地部署的优势和挑战，帮助用户权衡是否适合他们的项目。可能用户是中小型企业，资源有限，所以需要提醒硬件和维护成本的问题，或者建议简化方案，比如使用轻量化模型。 总结下来，回答需要结构清晰，涵盖概念、步骤、技术要点、优缺点，同时给出实际例子和注意事项，确保用户能全面了解本地部署大模型到网页的过程和相关考虑因素。</think>将大模型（如 LLM）**本地部署并嵌入网页**，是指将大型人工智能模型（如 GPT、ChatGLM、LLaMA 等）部署在本地服务器或设备上，并通过网页端提供交互界面。这种方案适合对数据隐私要求高、需离线使用或希望完全掌控模型的场景。以下是关键步骤和注意事项： --- ### **一、核心步骤** 1. **选择适合的大模型** - 根据需求选择模型规模（如 7B、13B 参数的轻量级模型），推荐：`ChatGLM3-6B`、`Llama 3`、`Qwen` 等开源模型。 - 需考虑硬件资源（如 GPU 显存），7B 模型通常需要至少 8GB 显存。 2. **本地部署模型** - **框架工具**：使用 `Transformers`（Hugging Face）、`FastChat`、`vLLM` 等库加载模型。 - **量化压缩**：通过 4-bit/8-bit 量化降低显存占用（如使用 `bitsandbytes` 库）。 - **示例代码**（Transformers）： ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) ``` 3. **搭建后端 API 服务** - 使用 `FastAPI`、`Flask` 等框架创建 RESTful API，提供模型推理接口。 - 示例 API 接口： ```python @app.post("/generate") async def generate_text(prompt: str): response = model.generate(tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda()) return {"response": tokenizer.decode(response[0])} ``` 4. **前端网页集成** - 使用 HTML/JavaScript 构建网页，通过 AJAX 或 WebSocket 调用后端 API。 - 添加用户认证、请求频率限制、输入内容过滤。 - 使用 `Nginx` 反向代理和 `gRPC` 提升性能。 --- ### **二、关键技术点** - **硬件要求**：需高性能 GPU（如 NVIDIA 3090/4090）加速推理，CPU 模式速度较慢。 - **模型微调**：可用本地数据对模型微调（如 LoRA 技术），提升特定任务效果。 - **流式输出**：通过 Server-Sent Events (SSE) 实现类似 ChatGPT 的逐字输出效果。 --- ### **三、优势与挑战** | **优势** | **挑战** | |------------------------------|-----------------------------| | 数据完全本地化，隐私性强 | 硬件成本高，需 GPU 支持 | | 可定制化模型和交互逻辑 | 推理延迟较高（需优化加速） | | 支持离线环境使用 | 模型更新和维护成本较高 | -- ### **四、简化方案** 如果资源有限，可考虑： 1. 使用轻量化模型（如 TinyLlama-1.1B）。 2. 借助 `Ollama`、`LM Studio` 等工具一键本地部署。 3. 网页直接调用 `WebLLM`（浏览器内运行模型，无需后端）。 --- ### **五、应用场景** - **企业内部知识库问答** - **离线客服系统** - **敏感数据处理（如医疗、金融文档分析）** 如需具体实现代码或部署工具链推荐，可以进一步说明需求场景！
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