ollama离线部署llama3（window系统）

已于 2024-11-18 09:23:37 修改
阅读量1.1k 收藏 10
点赞数 5
分类专栏： 大模型 文章标签： 大模型
于 2024-05-17 09:21:07 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26881073/article/details/139968469
版权

    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

最低0.47元/天 解锁文章
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！
06-02 271
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%。
本地安装llama-3大模型，无需联网即可跟AI大模型聊天
人工智能研究所的博客
05-11 238
Llama 3是Meta AI开源的第三代Llama系列模型，其新的 8B 和 70B 参数 Llama 3 模型在Llama 2的基础上，实现了更大性能的提升。由于预训练和训练后的技术改进，其Llama 3模型是当今 8B 和 70B 参数规模的最佳模型。Llama 3模型的改进大大降低了错误拒绝率，改善了一致性，并增加了模型响应的多样性。Llama 3模型在推理、代码生成和指令跟踪等功能也得到了极大的改善。而未来更大的4000亿参数大模型还在继续训练中。其Llama 3大模型可以直接在Meta AI官网
ollama本地部署llama3（window系统）
Baker的博客
05-14 2360
ollama只是一个大模型的服务工具，并非大模型本体，所以只是安装ollama也并不能使用大模型，所以接下来要通过ollama下载大模型，需要注意的是，llama3分为多个版本，如果你的电脑性能一般还是安装llama3:8B的版本，除非是很好的电脑，内存64以上，GPU 3090的那种才考虑安装llama3:70B,下面是根据电脑配置推荐的安装版本。下面开始下载和安装，下载的话可以到ollama的官网去下载，有window，macOS，liunx三个版本，如下图就是下载完成，可以直接在这里提问了，
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。
离线部署Ollama
最新发布
topfine的博客
04-26 1267
怎样在内网中离线部署Ollama的方法 如何离线加载模型 内网上不了Internet，依据实践整理了离线部署Ollama的方法
本地部署大模型？Ollama 部署和实战，看这篇就够了
热门推荐
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。
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。。。
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。
Docker部署MaxKB详细步骤（window系统）
Baker的博客
05-15 1万+
上面章节已经实现了ollama李现部署llama3，并实现了一些简单的问答，但是问答的界面是在命令提示符中，交互很不友好，也不方便局域网其他用户访问，所以这节用docker部署MaxKB实现网页访问llama3，首先电脑上需要安装docker，window系统需要开启虚拟化后才能安装docker，这个可以找相关教程安装下，有了docker后就可以开始部署MaxKB了。点击创建后就创建好了应用，此时应用列表会出现和刚才模型差不多的卡片，点击卡片后，显示这个模型对话框的详细内容，点击演示，就可以进入对话了。
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。
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。
本地安装ollama离线部署的deepseek接入Excel
03-02
### 本地离线部署 DeepSeek 并接入 Excel 的方法 #### 准备工作 为了实现 DeepSeek 模型在本地环境下的离线部署并与 Excel 对接，需先完成必要的准备工作。对于个人用户来说，如果对数据安全性无特殊需求，则建议...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

baker_zhuang

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值