本地配置离线的llama3大模型实现chatgpt对话详细教程

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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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30分钟搭建私有化ChatGPT：Llama3+Ollama全流程实战（附Docker一键部署与性能压测）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
06-02 605
摘要：本文详细介绍基于Llama3与Ollama的私有化大模型部署方案，实现零配置环境搭建与高性能推理。涵盖Win/Linux/Mac多平台Docker化部署流程，提供CUDA内存优化技巧与性能压测对比（Llama3-13B vs GPT-4）。通过定制化API代理镜像，快速构建企业级对话系统，支持代码生成、文档问答等场景。实测表明，优化后Llama3-13B在消费级GPU（RTX 4090）推理速度提升210%，显存占用降低45%。
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
05-07 183
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。
笔记本上打造专属的LLama3聊天机器人
sgzqc的专栏
05-01 1718
LLama3打造专属机器人
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 5486
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。
Llama3中文聊天项目全能资源库
specssss的博客
05-13 1094
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 2023
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
03-29 752
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。
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。
使用SpringAI快速实现离线本地大模型应用
m0_74824755的博客
03-02 1206
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。
一款可以离线使用的本地大模型
LiuSid7的博客
09-23 3803
AI已经在各个领域展示出了惊人的能力，很多人通过各种渠道也都已经体验了AI产品，从最早爆火的ChatGPT，到后来的Gemini，再到最近刷屏的Kimi。今天我们要向大家介绍的就是一款开箱即用的搭载本地知识库的私有化大模型工具集。，选择要使用的大模型，然后下载对应的安装包。目前支持9款大模型下载，可以根据自己电脑的配置选择对应的大模型。FlashAI是什么？FlashAI是⼀款私有化本地运⾏的⼤模型⼯具集的应⽤，⽆需联⽹，⽆需配置，开箱即可体验⼤语⾔模型提供的各种⾼效，功能⻬全的效率⼯具应⽤。
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
05-22 372
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...
如何在本地快速搭建一个离线版GPT？无需GPU，无需联网即可使用（附教程）
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AAI666666的博客
03-25 2006
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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 2952
©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...
Llama 3 实践教程（InternStudio 版）
sorrowyn的博客
05-08 2353
准备工作可以查看。
推荐一款本地开源的ChatGPT离线版：Jan
xzji001的博客
02-12 4712
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。
使用ollama离线部署小模型
weixin_45592677的博客
05-10 1645
【代码】使用ollama离线部署小模型。
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 5434
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”
使用Python访问和操作Llama的方法
James_CODER的博客
09-09 1574
它提供了丰富的功能和工具，使我们能够轻松地对数据进行处理、转换和分析。本文将介绍如何使用Python来访问和使用Llama库，并提供相应的示例代码。上述示例展示了如何添加和删除列，对数据进行排序，以及如何计算列的总和、平均值和最大/最小值。上述示例中，我们展示了如何获取列名、行数和列数，以及如何获取指定列和行的数据。Llama还提供了各种数据转换和分析功能，帮助我们对数据进行处理和分析。一旦我们创建了数据集，就可以使用Llama提供的方法来访问和操作数据。使用Python访问和操作Llama的方法。
大模型揭秘：LLaMa2与ChatGPT本地部署实战分享
ligeyuanma的博客
06-09 372
一直想在自己电脑或者测试环境随便找台服务器尝试部署一下“大模型”，但“大模型”对于内存和GPU的要求令人望而却步，层出不穷的各种术语也令人困惑，有点难以下手。经过一段时间，在百度千帆大模型平台、讯飞星火大模型平台、魔搭社区等平台的锤炼之下，对于“大模型”的应用有了一点点认知，但离“本地”部署和应用仍然差距甚远。无意中了解到llama.cpp这个开源项目，才算打开了一扇窗户。
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