Llama3最强开源模型Windows本地体验

 软件和模型下载地址:点击下载

Meta放出Llama3模型了,也应该是这段时间里的一个科技大新闻了。

Llama一直都是开源大语言模型的领头羊驼。

而Llama3又是所有羊驼中最新的领头羊。

可以简单地来看一下官方的对比数据。

图片

下面是Llama3和谷歌Gemma以及法国的Mistral开源版的对比,以及Llama3 70B和gemini和Claude3闭源版的对比。

关于Llama3具体有多牛X,这样的内容我就不写了。网上新闻一大堆!

我就说说怎么在我们自己的电脑上玩起来。

这才是我们该关心的核心问题。

Llama3的衍生模型非常多,整个生态也发展的特别好,所以支持的工具也特别多。根本无需自己去配置,写代码,加载模型和做模型交互。有一大堆现成的“基础设施”可以用!

今天还是用可视化的GUI软件来运行Llama3,是个人都会的那种软件。

这里说的软件就是,这是一款基于llama.cpp,可以运行几乎所有主流大语言模型的应用程序。

由于软件主要是使用CPU来运行,所以基本上所有电脑都可以使用!!!

如果关注我比较久,应该已经看到过相关的文章。已经有软件的人只要更新到最新版本即可。

第一次见到这个软件的人,可以跟着文章来操作。只要简单的几步就可以用了。

1.下载软件

打开网盘,找到Windows版本exe文件,点击下载即可。

软件安装包并不大,所以很快就能完成。

稍微注意下,版本是v0.2.20。只有这个最新版才支持最新的Llam3。

2. 下载模型

下载的软件知识一个管理工具,为了使用模型,我们需要先下载模型。

打开软件之后,右下角第一个模型就是Llama3-8B,非常好找。

点击Download进行下载。

开始下载后,软件底部会有进度条!

这里唯一需要注意的是,这个下载可能需要魔法,它是从HF上获取资源,但是HF在部分地区已经不可访问了。

3.加载模型并开始对话

点击①处的聊天图标,切换到对话界面。

点击②处下拉列表,选择Llama3模型,新装模型默认排在最上面。

点击③处输入对话内容,输入完成之后,按回车发送。

4.设置系统指令

图片

Llama3是一个国外开源的模型,所以默认都是英语对话。即便你说中文,它能懂,也会用英文回答你。

但是从公开资料来看,这个版本训练数据中也有其他语言,所以你也可以让它直接用中文回答你。

设置方法如上图,在System Prompt 下面的输入框中输入“所有问题都用中文回答” 。

然后重新加载一下模型,就可以全程用中文进行交互了。

从实际体验来看,中文不算太好,但是也在六七十分的样子了。

比较有意思的是,它还特别喜欢发一个表情😊。

到这里,我们就快速体验到了最新的开源模型了。

你可以尝试提出各种类型的问题,来考验一下它的能力!

个人感觉,从实际体验上来说,中文对话能力一般般。

当然基础能力强的未必应用能力强。

Llama的模型,每次都是需要微调一下套壳一下,用起来就很吊了。

另外这个模型只是8B量化版,属于这个系列中的小弟弟。它还有个70B的哥哥。

据说还有一个400B的老大哥。一旦出山就是最大参数最大的开源模型,比马斯克3150亿参数的Grok还要大很多。

参数越大,智慧涌现越多!

那就老老实实本地搞吧, 这就是为啥我喜欢把东西装在自己电脑上的原因!

最后

软件和模型已经都给你准备好了!

软件和模型下载地址:点击下载

<think>好的,用户想了解Google最新发布的开源模型Gemma 3的详细信息。首先,我需要整理手头的引用资料。根据引用3,Gemma 3被描述为高性能、轻量级的AI模型,支持多语言复杂任务,性能超过DeepSeek-V3,成为全球第二强的开源模型。而引用1提到谷歌的策略转变,通过Gemma在开源领域竞争,同时闭源追赶OpenAI。引用24则涉及下载配置Gemma 3的步骤,比如从Hugging Face等平台获取,以及如何激活模型进行测评。 接下来需要将这些信息组织成结构清晰的回答。首先介绍Gemma 3的基本情况,包括定位、性能技术亮点。然后说明其应用场景,比如单GPU部署多语言支持。之后可以讨论谷歌的开源策略变化,引用1中的内容说明他们希望用Gemma在开源领域竞争,同时闭源模型追赶OpenAI。接着需要提到如何获取部署Gemma 3,引用24提供了下载来源配置步骤,但用户可能更关注关键点而非详细步骤,所以可以简要提及平台基本流程。 另外,用户可能需要了解Gemma 3与其他模型的比较,比如Meta的LlamaMistral,引用1提到这三者形成开源三巨头,因此需要对比各自的优势。最后,生成相关问题时要考虑用户可能感兴趣的后续问题,比如性能对比、部署方法、商业应用限制等。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$。但当前内容中没有涉及数学公式,所以可能不需要。不过,如果有技术参数部分可能需要,但根据引用资料,暂时不需要。 检查是否有遗漏的信息点,比如Gemma 3支持的硬件环境(单GPU/TPU)、多语言能力、模型规模(7B参数,如引用4中的gemma-7b-it)等。引用3提到轻量级,适用于单GPU或TPU部署,这些都需要涵盖。 最后,确保引用标识正确对应,引用1、3讨论策略性能,引用2、4涉及下载配置。注意不要混淆引用来源,正确标注在相应的内容后面。</think>### Google 开源模型 Gemma 3 详细介绍 #### 1. **模型定位与性能** Gemma 3 是 Google 最新推出的高性能开源模型,定位为轻量级 AI 模型,专为单 GPU 或 TPU 部署设计[^3]。其核心优势包括: - **性能领先**:在同等参数规模下,Gemma 3 的综合能力超越 DeepSeek-V3,成为全球第二强的开源模型(仅次于 Meta 的 Llama 3)。 - **多任务支持**:擅长处理复杂推理、数学计算多语言任务(支持英语、中文、西班牙语等)。 - **高效部署**:针对资源有限场景优化,可运行于消费级 GPU 或云端单卡环境。 #### 2. **技术亮点** - **架构优化**:基于 Google 自研的 Pathways 系统,融合稀疏化训练动态计算图技术,提升推理效率。 - **轻量化设计**:提供 2B(20 亿参数) 7B(70 亿参数)版本,其中 7B 版本(如 `gemma-7b-it`)在多项基准测试中表现优异[^4]。 - **开源生态兼容**:支持通过 Hugging Face、Kaggle 等平台直接下载,并与主流 AI 框架(如 TensorFlow、PyTorch)集成[^2]。 #### 3. **谷歌的开源策略转变** Gemma 3 的发布标志着 Google 在开源与闭源领域的双轨战略: - **开源竞争**:通过高性能小模型(Gemma)与 Meta 的 Llama、欧洲 Mistral 争夺开源市场主导权[^1]。 - **闭源追赶**:同时研发超大规模闭源模型,目标对标 OpenAI 的 GPT-4。 #### 4. **应用场景** - **边缘计算**:适用于移动设备、物联网终端等低功耗场景。 - **垂直领域微调**:企业可利用 Gemma 3 快速构建客服、代码生成等定制化模型。 - **学术研究**:提供透明可修改的代码,助力算法创新。 #### 5. **获取与部署** - **下载渠道**:从 Hugging Face、Ollama 或 Kaggle 获取模型权重与配置文件。 - **快速启动**:通过 Colab 或本地环境加载模型,使用示例代码进行推理测试(需激活模型权限)[^4]。 ```python # Hugging Face 示例代码(需安装 transformers 库) from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it") input_text = "解释量子计算的基本原理" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ```
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