本地部署 Meta Llama3-8b

最新推荐文章于 2025-03-21 11:02:35 发布
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分类专栏： Ollama 文章标签： 语言模型
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40090689/article/details/138292474
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本文介绍了MetaLlama3(8B)模型的性能表现，并详细说明了如何通过Ollama平台运行8B-instruct-q8_0模型，包括选择模型和执行命令的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Meta Llama 3(8B) Instruct model performance

Meta Llama 3(8B) Pre-trained model performance

使用 Ollama 运行 Llama3

访问 Tags · llama3，选择你想运行的模型，例如，8b-instruct-q8_0

拷贝并运行命令，ollama run llama3:8b-instruct-q8_0，
 

开源模型应用落地-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct与vllm-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
08-09 3万+
4090单机双卡部署vllm，并集成meta-llama-3.1-8b-instruct
LMDeploy高效部署Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率
qq_39967751的博客
04-26 2733
Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持，同时对 LMDeploy 推理 Llama 3 进行了测试，在公平比较的条件下推理效率是 vLLM 的 1.8 倍。书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3，欢迎 Star。本文将分为以下几个部分来介绍，如何使用LMDeploy来部署 Llama3（以 InternStudio 的环境为例）环境、模型准备。
Anything LLM + Ollama / LM Studio实现大模型本地部署
m0_47211450的博客
02-09 1118
Ollama/ LM studio + Anything LLM 为在本地简易高效地部署大语言模型称为了可能，通过本文对比了Ollama/ LM studio的情况，本人推荐在使用anything llm时，可以结合使用Ollama， LM Studio可以单独使用。
GpuMall智算云：meta-llama/llama3/Llama3-8B-Instruct-WebUI
GpuMall的博客
05-20 1428
实例创建成功后，点击更多 - 创建自定义端口输入7860端口（该端口为实例中监听的端口）端口重置成功后点击自定义端口7860，然后跳转到Llama3模型的web控制台。
目前来看，ollama量化过的DeepSeek模型应该就是最具性价比的选择
最新发布
m0_59235245的博客
03-21 1955
大模型中的每一个参数就是一个数字，默认的存储精度一般是BF16或者是FP16，学过编程的都知道，FP16就是16位半精度浮点数，数据长度有16bit，也就是2字节。按照这个容量计算，7B（70亿）的模型文件大小应该是14 GB左右，实际上也差不多，有15,237,852,832字节，合14.1 GB，而把这个模型运行起来，大概也是就是占用这么大的显存，实际上也差不多，要占用14623 MB，合14.28 GB。
Meta-Llama-3-8B-Instruct本地推理
金陵寄客的博客
04-24 3008
使用Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行推理 创建一个名为 QuickStartLlama3.py 的文件，并将以下内容复制到该文件中。Compute M：计算模式，0/DEFAULT，1/EXCLUSIVE_PROCESS，2/PROHIBITED，为Default。Pwr：Usager/Cap：GPU功耗，Usage表示用了多少，Cap表示总共多少 ， 79W / 80W。Uncorr. ECC：是否开启错误检查和纠错技术，0/DISABLED，1/ENABLED，为N/A。
LLaMA3（Meta）微调SFT实战Meta-Llama-3-8B-Instruct
大漠帝国的博客
04-29 5844
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理。
llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
a935955956的博客
11-11 836
使用llama-factory完成模型的微调训练后，需要开启其api服务进行调用，参考官方。下述为启动api服务示例，此处展示的为直接使用原始本地模型进行api服务启动。是llama-factory文件中提供的api服务文件 确认好路径和文件名。1、需注意transformer版本和llama-factory版本适配问题。llama-factory，所以就弃用了vllm的方法，把vllm卸掉了。2、很奇怪的问题是通过vllm的推理后端，会出现版本冲突的问题。下述为官方使用模型的示例。
huggingface 笔记：Llama3-8B
qq_40206371的博客
05-19 1023
【代码】huggingface 笔记：Llama3-8B。
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b
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engchina的专栏
04-19 1万+
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b
本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b_llama3 本地部署
python122_的博客
06-30 749
在接下来的月份里，Meta 期望推出新的功能、更长的上下文窗口、额外的模型尺寸以及提升的性能，并且Meta 将分享Llama 3的研究论文。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。到此为止，大概2个月的时间。
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。
meta-llama/Meta-Llama-3-8B
Overman的代码世界
04-19 2086
Meta开发并发布了Meta Llama 3家族大型语言模型(LLM),这是一组预训练和指令微调的生成性文本模型,大小为8B和70B参数。Llama 3指令微调模型针对对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中表现优于许多可用的开源聊天模型。此外,在开发这些模型时,我们非常谨慎地优化了有用性和安全性。我们直接通过Meta的可持续发展计划抵消了100%的排放,并且由于我们公开发布了这些模型,其他人无需承担预训练成本。数据新鲜度 8B模型的预训练数据截止日期为2023年3月,70B模型为2023年12月。
最近，大模型岗位爆了。。。
2301_82275412的博客
04-29 1319
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。
llama3简介与国内最快体验方式
weixin_40941102的博客
04-19 3644
Meta公司研发并推出了Meta Llama 3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。Llama 3的指令调优模型专为对话场景优化设计，在行业通用基准测试中表现优于众多开源聊天模型，并且我们在开发过程中特别注重提高其有用性和安全性。启动后，你可以复制 API 地址并将其粘贴到浏览器中打开 Open Webui 页面。通过 admin@example.com 和 adminadmin 登录。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。
本地环境运行Llama 3大型模型：可行性与实践指南
weixin_42147666的博客
04-23 2885
Llama 是由 Meta（前身为 Facebook）的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型（LLM），它对商业用途开放，对整个人工智能领域产生了深远的影响。继之前发布的、支持4096个上下文的Llama 2模型之后，Meta 进一步推出了性能更卓越的 Meta Llama 3系列语言模型，包括一个8B（80亿参数）模型和一个70B（700亿参数）模型。Llama 3 70B 的性能媲美，全面超越 Claude 大杯，而 400B+ 的模型则有望与 Claude 超大杯和新版掰手腕。
Llama3本地部署与高效微调入门
水工鸟的专栏
05-06 5878
为了保持公司在AI（人工智能）开源大模型领域的地位，社交巨头Meta推出了旗下最新开源模型。当地时间4月18日，Meta在官网上宣布公布了旗下最新大模型Llama 3。目前，Llama 3已经开放了80亿（8B）和700亿（70B）两个小参数版本，上下文窗口为8k。Meta表示，通过使用更高质量的训练数据和指令微调，Llama 3比前代Llama 2有了“显著提升”。未来，Meta将推出Llama 3的更大参数版本，其将拥有超过4000亿参数。
【全网首发】Meta刚发布的Llama3测试体验
weixin_41446370的博客
04-19 937
就在今天凌晨，万众期待的 Llama 3 就发布了。我一大早赶集似的就去申请Llama 3，申请也比较简单，问你姓名，地区和联系方式就这些，等了一会儿就通过了。而此次 Llama 3 只有8B70B和。据说还有其他的版本需要等到之后的时间安排才能发布。反正对我而言勉强都能跑，也大差不差。
python本地部署llama3-8B，并调用api-key
01-21
### Python本地部署Llama3-8B模型并通过API-key调用 #### 准备工作 为了能够在本地环境中成功部署并运行Llama3-8B模型，需确保环境已安装必要的依赖项以及配置好相应的开发工具。 #### 转换与量化模型 对于大型预训练模型而言，在实际应用前通常会经历转换和量化的流程以优化性能。具体操作如下所示： ```bash python convert-hf-to-gguf.py models/Qwen-1_8B-Chat/ ./quantize models/Qwen-1_8B-Chat/ggml-model-f16.gguf models/Qwen-1_8B-Chat/ggml-model-q5_k_m.gguf q5_k_m [^2] ``` 此命令将原始Hugging Face格式的Qwen-1_8B-Chat模型文件转化为更适合推理使用的GGUF格式，并对其进行量化处理，从而减少存储空间占用的同时提高计算效率。 #### 启动vLLM服务端口 启动基于vLLM框架的服务端程序可以使得其他应用程序能够通过网络访问到已经加载好的语言模型实例。执行下面这段脚本即可开启一个监听于`0.0.0.0:9000`地址上的HTTP RESTful API服务器: ```bash conda activate vllm2 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /data/model/meta-llama-3.1-8b-instruct \ --swap-space 16 \ --disable-log-requests \ --max-num-seqs 256 \ --host 0.0.0.0 \ --port 9000 \ --dtype float16 \ --tensor-parallel-size 2 \ --pipeline-parallel-size 1 \ --max-model-len 10240 \ --enforce-eager \ --distributed-executor-backend mp \ --rope-scaling '{"type": "dynamic", "factor": 8.0}' [^3] ``` 上述参数设置旨在平衡资源消耗与响应速度之间的关系，同时也考虑到了多GPU环境下分布式运算的需求。 #### 编写客户端代码发起请求 最后一步就是利用Python编写一段简单的测试代码向刚刚建立起来的服务发送查询请求了。这里给出了一种可能实现方式的例子： ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="your_api_key_here") response = client.chat.completions.create( model="/data/model/meta-llama-3.1-8b-instruct", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Tell me about the weather today"}, {"role": "assistant", "content": ""} ] ) print(response.choices[0].message.content.strip()) ``` 请注意替换掉示例中的`your_api_key_here`部分为真实的API密钥字符串[^1]。
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