ollama本地部署llama3（window系统）

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分类专栏： 大模型 文章标签： 大模型 ollama llama3
于 2024-05-14 21:21:25 首次发布
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        首先介绍下ollama是什么？Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在为用户提供本地化的运行环境，满足个性化的需求。具体来说，Ollama是一个功能强大的开源框架，可以简化在Docker容器中部署和管理大型语言模型（LLM）的过程，使得用户能够快速地在本地计算机上运行大型语言模型，如Llama 2等。此外，Ollama还提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，方便用户部署和使用。总的来说，Ollama可以帮助用户实现大型语言模型的本地化运行，从而满足用户对于语言处理任务的个性化需求。

       

最低0.47元/天 解锁文章
ollama 本地部署大模型
03-17 5万+
根据 ChatGPT 的使用经验，多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。此外，这些前端在底层往往是通过API"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的？],}'其中role为system的消息即为系统提示词。
Window 11本地部署 Meta Llama3-8b
sheex2012的博客
04-23 6465
近年来，随着大语言模型的飞速发展，大模型的本地化部署和应用技术也得到了充分重视，各种一键式安装程序层出不穷，大大降低了大模型的部署复杂性，进一步促进了大模型的应用。本文采用Ollama安装和部署Llama3，并利用开源WebUI接入，整个过程非常简单高效。
首发！Llama3纯本地部署攻略！中文方法！
XD的博客
04-22 1万+
完成了LLAMA3的模型部署，从测试的结果可以看到， llama3的基础模型对于中文的支持并不好，我们的问题是中文，它却返回了英文的结果，原因可能是因为它的训练集有15个T但是其中95%是英文，想要它支持中文更好，还需要使用中文的训练集进行微调，可喜的是，微调llma系列的中文训练集并不少（可能是因为llama系列都有这个问题），后续我会接着对llama3进行微调， 待续。。。
大模型llm(1)：Ollama部署llama3学习入门llm
黄规速博客:学如逆水行舟，不进则退
05-06 5424
Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。调整后的版本使用监督微调 （SFT） 和带有人类反馈的强化学习 （RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。大型模型则达到400B，仍在训练中，目标是实现多模态、多语言的功能，预计效果将与GPT 4/GPT 4V相当。
Ollama本地部署指南，详细教程
最新发布
weixin_45017726的博客
04-21 295
本文将介绍如何在本地使用 Ollama 下载和部署开源 AI 大模型（如 DeepSeek-R1、Llama3.2 等），并通过命令行或 API 与模型进行交互。内容涵盖安装 Ollama、获取模型、对话操作、可选的可视化界面安装，以及 API 调试方法，帮助你快速构建属于自己的本地 AI 应用环境。
本地部署大模型？Ollama 部署和实战，看这篇就够了
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u010522887的专栏
07-24 3万+
Ollama 也许是当前最便捷的大模型部署工具，配合Open WebUI，人人都可以拥有大模型自由。
使用Ollama本地部署 Llama3大模型！最简单的方法，无需GPU也能使用
撸啊撸的博客
05-12 5192
开源大模型领域当前最强的无疑是 LLaMA 3！Meta 这次不仅免费公布了两个性能强悍的大模型（8B 和 70B），还计划发布一个可以与 GPT-4 对打的 400B 模型。今天，我们将介绍一种简单易懂的本地部署方法，非常适合新手！如果想深度使用Llama3，还是准备一个好的GPU环境来测试，CPU环境下还是很吃力。
windows环境Ollama部署Llama3中文并调优
u012864987的专栏
05-20 6254
地址：https://ollama.com/downloadgithub地址： https://github.com/ollama/ollama直接运行exe程序安装。安装完成后，可以在右下角看到ollama图标环境变量控制：OLLAMA_MODELS 配置模型下载部署的目录, 示例： D:\modelsOLLAMA_HOST 服务地址端口， 示例： 0.0.0.0:11434ollama运行命令见 ollama --help 查看帮助。
ollama离线部署llama3（window系统）
Baker的博客
05-17 1110
首先介绍下ollama是什么？Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在为用户提供本地化的运行环境，满足个性化的需求。具体来说，Ollama是一个功能强大的开源框架，可以简化在Docker容器中部署和管理大型语言模型(LLM)的过程，使得用户能够快速地在本地计算机上运行大型语言模型，如Llama 2...
Ollama 本地部署大模型 | Windows本地部署 Llama3.1 大模型
静愚AGI
07-23 2735
Ollama是一个开源的大型语言模型部署工具，它可以帮助用户快速在本地部署运行大模型。类似于Docker一样，仅仅用几行命令就可以运行一个大模型。”，之后重启ollama，我把下载模型的目录设置在了"D:\ollama"目录下。由于Ollama在下载模型时，会自动下载到C盘，因此需要设置下载目录。Ollama有一套用于运行和管理模型的 REST API。这样就基本完成了Ollama在本地部署大模型。在安装模型之前需要到模型仓库中获取模型信息。剩下的就是通过三方工具开发自己的大模型应用。
最近，大模型岗位爆了。。。
2301_82275412的博客
04-29 1317
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，掌控AI大模型技术，成为超级个体，给大家带来了AI大模型全套资料。
『保姆级』大模型教程来了（从入门到实战）
2301_76168381的博客
04-01 5496
在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调。🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等。🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文。🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读。🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读。🔻 08 Alpaca训练营——论文精读。
使用 ollama 部署最新的Llama 3 70B本地模型
yu101994的博客
04-22 1万+
ollama 大部分代码基于 go 开发，大家可以多多探索。进入 ollama 下载页面，选择自己的系统版本的下载并安装即可。直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。被其他的开发程序占用，可以根据自己的实际情况调整端口。，用于搜索已收录的模型库。win10输入path或者环境变量。
ollama离线部署+Llama3+Open WebUI+centos大模型models存储位置修改
code在飞的博客
07-24 2483
github 选择自己适合的版本 我这里选择。
Ollama：一个在本地部署、运行大型语言模型的工具
weixin_59191169的博客
05-28 7877
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。# 设置温度参数# 设置SYSTEM 消息SYSTEM """作为AI智能助手，你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API是一个OpenAI接口管理 & 分发系统，支持各类大模型。这里使用Docker快速进行部署。拉取镜像创建挂载目录启动容器访问IP:3001初始账号用户名为 root，密码为 123456。
基于ollama的Llama3安装部署使用
qq_38531623的博客
04-26 2053
Llama3快速部署与调用
ollama+模型内网离线部署
weixin_65416692的博客
07-16 5432
在线机器上使用ollama提前下载好模型，将模型文件models直接拷贝到系统中，在服务文件中设置存放模型文件的环境变量即可。mv /home/models /usr/share/ollama/.ollama //替换模型文件。rm -r /usr/share/ollama/.ollama/models //删除原模型文件。sudo systemctl restart ollama //停止ollama。sudo systemctl start ollama //启动ollama。
本地部署 Ollama
engchina的专栏
01-07 8624
本地部署 Ollama
Ollama内网离线部署大模型
weixin_44455388的博客
03-06 1万+
1、创建一个名为 Modelfile 的文件，并使用 FROM 指令，填写的模型的本地文件路径。访问huggingface下载qwen1_5-0_5b-chat-q5_k_m.gguf模型。2、在Ollama中创建模型。
ollama部署llama
01-22
### 部署 Ollama Llama 模型 为了部署 Ollama Llama 模型，需遵循特定的指令来确保顺利安装和运行。 对于 Windows 用户，在启动命令提示符之前，可以通过 `win + r` 打开运行窗口并输入 `cmd` 来开启终端环境[^4]。随后可以执行模型运行命令： ```bash ollama run llama3 ``` 上述命令默认会安装 8B 版本的模型。如果希望指定不同大小的模型版本，则可以在命令后面加上对应的标签，例如要安装 70B 的模型版本，应使用如下命令： ```bash ollama run llama3:70b ``` 整个安装流程可能持续大约二十分钟的时间。当一切准备就绪之后，用户将会看到成功的提示信息。 对于拥有高性能显卡的设备，可以选择更大规模的模型来进行部署。比如针对 Llama 3.1 大模型，有以下两种选择用于拉取不同的模型尺寸： ```bash ollama run llama3.1:70b ollama run llama3.1:405b ``` 这些命令允许根据硬件条件和个人需求灵活选取适合的模型规格[^3]。 另外，首次接触该平台时，建议先获取已有的模型列表以便了解当前可用资源情况。这一步骤可通过简单的 shell 脚本来完成： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 此脚本不仅能够展示现有的模型选项，同时也负责处理必要的软件包安装工作[^2]。 最后，若计划定制化配置所使用的模型，那么就需要编辑名为 Modelfile 的配置文档。这份文件支持对诸如上下文长度、温度参数以及其他影响输出多样性的因素做出细致设定。创建或更新模型的具体操作方式为： ```bash ollama create llama3-chinese -f Modelfile ``` 这条语句表明了如何利用自定义设置生成新的模型实例或是调整已有模型的行为模式[^1]。
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