Llama 3 大模型最简单的下载方法！实现本地可视化部署

最新推荐文章于 2025-03-11 14:20:38 发布
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文章标签： llama 大模型落地 LLM 大模型应用 人工智能 大模型
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“ Llama 3 模型的发布彰显了Meta在开源AI领域的决心和影响力。我们有理由期待,Llama 3将为自然语言处理、机器学习等AI前沿技术的发展注入新动力。”

在线使用

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官网地址是：https://www.meta.ai/

不仅可以智能对话，也可以在线生成图片

本地安装部署

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  1. 通过LM Studio 下载Llama 3 大模型：https://lmstudio.ai/

  2. 下载模型后通过Jan加载模型（https://jan.ai/），就可以实现可视化操作使用！非常适合新手

现在正是人工智能应用百花齐放时期，相信用不了多久，人工智能会被普通大众应用在生活工作方方面面，提升生活、工作质量。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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如何在国内下载llama模型
weixin_45783996的博客
09-04 8505
由于项目需求要下载llama模型，本来觉得这是个很简单的事情，直接去huggingface上下载就行，但是没想到遇到了重重问题，于是写下这篇博客记录一下，希望对别人也有帮助！刚开始搜到的教程是官方给出的，先去https://llama.meta.com/llama-downloads/申请一个URL，再下载GitHub的脚本进行下载，但是我实操之后总是在下载过程中返回403forbidden，所以感觉这条路行不通，所以只能试一下通过huggingface能不能下载。
国内可用的主流大模型下载网站
最新发布
技术引领业务创新
06-17 2313
国内可访问的大模型下载网站及主流本地部署方案总结，结合最新实践（2025年6月），覆盖开源模型获取、部署工具选择及详细操作指南
Meta的 Llama-3 在线使用与下载
weixin_42179685的博客
04-19 6938
Llama 3 在 24K GPU 集群上训练，使用了 15T 的数据，提供了 8B 和 70B 的预训练和指令微调版本，可以支持广泛的应用。目前得到的信息并不是很多，只知道Meta称Llama-3相比之前模型多使用了掩码和分组查询注意力这两项技术。（不明觉厉~）
Hugging Face全攻略：轻松下载Llama 3模型，探索NLP的无限可能！【实操】
热门推荐
xiaoh_7的博客
04-27 1万+
Hugging Face平台提供了海量的预训练模型，包括顶尖的Llama 3模型。本文将详细介绍如何从Hugging Face下载Llama 3模型到本地。
Llama 3：迄今最强开源大模型，性能媲美GPT-4！附下载教程！
m0_59235945的博客
04-24 3549
1.Llama 3 介绍Llama 3是由Meta公司发布的大型语言模型，其在多个关键基准测试中性能优于业界先进同类模型，尤其在代码生成等任务上实现了全面领先。Llama 3在技术层面实现了显著的突破。它采用了更为先进的预训练策略，使其在理解自然语言方面的能力得到了显著提升。此外，Llama 3还优化了其解码器，使得生成的文本更具逻辑性与连贯性。这些改进使得Llama 3在对话生成、问答系统等应用场景中表现出色，为用户提供了更为优质的体验。02.Llama 3主要亮点超大规模训练数据。
使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南
博客之路,前途漫漫
05-27 7504
Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。Llama3 是由 Meta AI 开发的最新一代开源大型语言模型(LLM)。它基于 137B 参数的 Transformer 架构，在大量文本和代码数据集上进行训练。与前代模型相比，Llama3 在许多自然语言处理任务上表现出更强的性能。
【新书】大模型与生成式人工智能医学应用，58页pdf
2301_76168381的博客
04-07 664
这本实用书籍向医疗保健领导者、研究人员、数据科学家和AI工程师展示了LLMs和生成式AI今天以及将来的潜力，使用故事讲述和医疗保健中的示例用例。谷歌医疗保健和生命科学行业团队的Kerrie Holley和Manish Mathur帮助您探索这些技术在医疗保健中的实际应用，从个性化患者护理和药物发现到增强的医学成像和机器人辅助手术。大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约。理解LLMs和生成式AI在医疗保健中的潜在用途，以及它们在近期及未来的前景。
本地部署开源大模型的完整教程LangChain + Streamlit+ Llama
09-23
Streamlit提供了一组简单的API，用于创建具有数据探索、可视化和交互功能的应用程序。 六、本地部署LLaMA 为了在本地运行LLaMA，需要考虑内存和磁盘空间的限制。我们可以使用最小版本的LLaMA，也就是LLaMA 7B，它...
简单易懂的Llama3.1大模型本地安装与远程可视化AI交互操作指南
Tiam_cr的博客
01-21 1304
如果你对自然语言处理、机器学习或者 AI 有兴趣，那今天分享的如何把强大的 Llama3.1 大模型安装到本地，并通过 LobeChat 的可视化界面实现公网远程访问详细操作绝对不容错过！Llama3.1 是一款开源的语言模型，它不仅支持八种不同的语言，还具备通用知识、数学计算能力以及多语言翻译和工具使用功能。想象一下，在你的电脑上运行这样一个强大的工具会有多么震撼吧！而且，通过 LobeChat 的可视化用户界面，你可以直接在网页上与这个智能模型进行互动。接下来的内容将会手把手教你如何完成这一过程。
如何拥有自己的专属GPT-本地部署目前最强大模型llama3
持续学习，持续分享AI
04-26 1768
你是不是苦于没法使用ChatGPT？或者访问了ChatGPT却没法使用GPT4？现在一切问题都可以解决了！4月18日，Meta发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型，供外部开发者免费使用。这个消息轰动了全球开发者。按照Meta的说法，Llama 3 8B和Llama 3 70B是目前同体量下，性能最好的开源模型。所以Llama3成了ChatGPT最好的平替。本文教你一步一步在本地部署目前最先进的开源大模型llama3，让你再也不用忍受网络问题，且可以无限制使用大模型。
Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI
声声不语的博客
08-26 2962
Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI
Llama3模型+Windows本地运行软件（下载地址）
05-20
​ 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。 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
使用Llama3/Qwen2等开源大模型，部署团队私有化Code Copilot和使用教程
老牛啊
06-30 2312
代码辅助工具（Code Copilot）可以提高团队代码研发效率，能有效帮助产品快速上市抢占先发优势，但同时又需要保证代码和信息隐私，私有化Code Copilot是保护隐私的重要手段。老牛通过本文，详细介绍通过开源大模型，部署私有化Code Copilot和使用教程……
LLama3大模型本地部署 仅需6步完成对话模型本地安装部署。附送可视化ui安装、自定义模型目录，修改模型保存地址，第三方微调模型、中文模型下载地址
失业求捞！
05-12 7793
本篇分为三部分一：6步完成llama3大模型本地部署二：8步完成llama3可视化对话界面安装三：重设模型文件路径四：微调模型、中文模型下载资源分享。
Llama3-8B下载教程(服务器直接在huggingface下载版)
weixin_63184153的博客
03-11 449
现在博客上大多数下载llama系列的模型都是先在meta申请，然后下载好后再转hf，不过我遇到的一个问题是不管是在服务器还是在本地windows，都爆内存，但是实际上磁盘空间是充足的。
大模型LLama3！！！Ollama下载、部署和应用（保姆级详细教程）
weixin_45325693的博客
11-06 1422
在这里安装还是很快的，大家耐心等一下，大概两三分钟就好啦~~我在这里下载的是8b的，下载速度还是比较快的，几分钟就好啦。下载完之后，在运行这个指令，就直接打开啦！这就和anaconda和python是一样的。首先呢，大家在网站先下载ollama软件。就和python anaconda一样。在cmd中输入：ollama list。
Llama3 – 8B/70B 大模型！相关的工具和模型下载
u010066597的博客
05-06 1212
因为平时会去了解AI相关的东西,写脚本也会用到,所以,记录一下。
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 / 离线 使用 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
07-29 1719
一、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 2、Ollama 软件下载安装 3、Llama3 模型下载 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 2、Llama 3 大模型离线使用
llama 7B下载
03-27
### 如何下载 Llama 7B 模型文件 要成功下载 Llama 7B 模型文件，可以按照以下方法操作： #### 准备工作 首先需要确认是否有足够的存储空间来保存模型文件以及运行环境的支持。Llama 7B 是由 Meta 提供的大规模语言模型，其官方版本通常托管于 Hugging Face 的 Model Hub 上。 #### 步骤说明 1. **申请访问权限** 需要在 Hugging Face 官方网站注册账号，并通过填写表单的方式向 Meta 请求访问 Llama 系列模型的权限[^3]。一旦获得批准，即可解锁对该模型的下载功能。 2. **安装必要的依赖包** 使用 Python 和 `transformers` 库作为基础工具链。如果尚未安装这些库，则可以通过 pip 命令完成安装： ```bash pip install transformers datasets accelerate torch ``` 3. **克隆转换脚本** 如果目标是从原始格式转换到 Hugging Face 兼容格式 (`.bin`) 文件，那么还需要获取相应的权重转换脚本。具体命令如下所示： ```bash git clone https://github.com/huggingface/transformers.git cd transformers/examples/pytorch/language-modeling/ python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir /path/to/downloaded/llama --model_size 7B --output_dir ./converted_model ``` 这里 `/path/to/downloaded/llama` 表示已下载好的原始 Llama 权重所在目录位置；而 `./converted_model` 就是用来存放最终生成的 HF 版本模型的位置。 4. **加载与验证模型** 调整好上述配置之后，在实际应用过程中可通过调用 `AutoModelForCausalLM.from_pretrained()` 方法快速实例化预训练模型对象以便后续推理或微调用途。例如下面展示了一段简单的代码片段用于测试刚刚准备完毕的 Llama-7B-HF 是否正常运作： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./converted_model") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./converted_model", device_map="auto", load_in_8bit=True) prompt = "Once upon a time" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 以上即完成了从零开始搭建支持本地部署的 Llama 7B 大语言模型的整体流程概述[^1]。
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