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4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。经过笔者的个人体验，Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！
本文和大家分享一下如何在个人电脑上部署Llama3，拥有你自己的GPT-3.5+!
很多读者担心本地部署时个人电脑的硬件配置不够，实际上这种担心是多余的，笔者使用的是MacBook M2 Pro (2023款), 主要硬件配置如下：
- 10核CPU
- 16G内存
部署步骤大致如下：
- 安装Ollama
- 下载Llama3
- 安装Node.js
- 部署WebUI
安装Ollama
Ollama可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互，读者可以前往ollama/download，根据…
下载之后打开，直接点击Next以及Install安装ollama到命令行。安装完成后界面上会提示ollama run llama2，不需要执行这条命令，因为我们要安装llama3。
下载Llama3
打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令：
bash
复制代码
ollama run llama3
程序会自动下载Llama3的模型文件，默认是8B，也就80亿参数版本，个人电脑完全可以运行。
成功下载模型后会进入交互界面，我们可以直接在终端进行提问，比如笔者问的Who are you?，Llama3几乎是秒回答。
vbnet
➜ Projects ollama run llama3
>>> who are you?
I'm LLaMA, a large language model trained by a team of researcher at Meta
AI. I'm here to chat with you and answer any questions you may have.
I've been trained on a massive dataset of text from the internet and can
generate human-like responses to a wide range of topics and questions. My
training data includes but is not limited to:
* Web pages
* Books
* Articles
* Research papers
* Conversations
I'm constantly learning and improving my responses based on the
conversations I have with users like you.
So, what's on your mind? Do you have a question or topic you'd like to
discuss?
安装Node.js
支持Ollama的WebUI非常多，笔者体验过热度第一的那个WebUI(github/open-webui/…%EF%BC%8C%E9%9C%80%E8%A6%81Docker%E6%88%96%E8%80%85Kubernetes%E9%83%A8%E7%BD%B2%EF%BC%8C%E6%9C%89%E7%82%B9%E9%BA%BB%E7%83%A6%EF%BC%8C%E8%80%8C%E4%B8%94%E9%95%9C%E5%83%8F%E4%B9%9F%E5%B7%AE%E4%B8%8D%E5%A4%9A1G%E3%80%82)
本文推荐使用ollama-webui-lite(github/ollama-webu…%EF%BC%8C%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E8%BD%BB%E9%87%8F%E7%BA%A7%EF%BC%8C%E5%8F%AA%E9%9C%80%E8%A6%81%E4%BE%9D%E8%B5%96Node.js%E3%80%82)
小伙伴可以前往（nodejs/en/download…
设置国内NPM镜像
官方的NPM源国内访问有点慢，笔者推荐国内用户使用腾讯NPM源（mirrors.cloud.tencent/npm/），之前笔者使…
打开终端执行以下命令设置NPM使用腾讯源：
bash
复制代码
npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent/npm/
部署WebUI
打开终端，执行以下命令部署WebUI：
bash
复制代码
git clone https://github/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
npm install
npm run dev
提示如下，WebUI已经在本地3000端口进行监听：
css
复制代码
> ollama-webui-lite@0.0.1 dev
> vite dev --host --port 3000
VITE v4.5.2 ready in 765 ms
➜ Local: http://localhost:3000/
打开浏览器访问http://localhost:3000，可以看到如下图所示界面。默认情况下是没有选择模型的，需要点击截图所示箭头处选择模型。
笔者给模型提了一个编写一个Golang Echo Server的例子，大概5秒就开始打印结果，速度非常不错。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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。
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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第一阶段（10天）：初阶应用
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。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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版权声明：本文标题：本地部署Llama3教程，断网也能用啦！ 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/jishu/1726840332h1037586.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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