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几天前meta发布了史上最强开源大模型Llama3,要想免费使用Llama3,除了去官网 https://llama.meta.com/llama3/ 在线使用外,还可以本地部署。
本地部署有多种方式,常见的有如下3种方式:
1. github仓库clone后,https://github.com/meta-llama/llama3 安装python,pip相关的包,官网在线填写个人信息申请模型下载链接
2. LL-studio
3. ollama
其中以ollama部署最为便捷和友好,部署时间可在5分钟内完成。本篇就介绍ollama本地部署llama3模型。
step1:ollama官网(https://ollama.com/download)下载ollama,有mac,windows,linux三个版本,选择适合自己机器的版本下载并安装。
step2:命令行执行ollama run llama3 (默认是下载8b的模型,若要下载40b的,执行 ollama run llama3:70b)
Llama3的最小版本8B和70B已经全面领先其他竞争对手的开源大模型。其中70B的模型相当于GPT-4的水平,其中8B和70B都可以在个人PC上跑起来,8B就是80亿参数的模型只需要8G+的显存就可以流畅跑起来,70B就是700亿参数的模型虽然宣称需要40G+的显存,经测试在个人电脑的16G的显存上也可以跑起来,就是吐字速度慢些。
模型下载完成后就进入命令行交互界面,这时候就可以和llama3聊天了。
step3(可选):命令行交互毕竟没有图形化界面友好,可以任选一个界面。目前市面上的界面多如牛毛,这里以开源软件chatbox为例,https://github.com/Bin-Huang/chatbox/releases
下载安装后,进入设置,配置使用本地ollama的llama3模型,之后就可以愉快的聊天了。
除了通过图形化界面和Llama3聊天外,还可以自己编程调用Llama3 的rest api,自动化让AI完成很多本地工作。
调用llama3 rest api,参考官网说明:https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "llama3","messages": [{"role": "user","content": "why is the sky blue?"}],"stream": false}'
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