如何在本地運行Llama 3:完整的指南
>像Llama 3這樣的大型語言模型(LLMS)本地在AI景觀中提供了顯著優勢。 擁抱面孔和其他平台擁護本地部署,使私人和不間斷的模型訪問能夠訪問。本指南探討了本地LLM執行的好處,證明了使用GPT4ALL和OLLAMA,模型服務,VSCODE集成的使用,最後是構建自定義AI應用程序。
>為什麼要本地Llama 3部署? 在要求高RAM,GPU和處理能力的同時,進步使本地駱駝3執行越來越可行。關鍵好處包括:
>不間斷的訪問:
避免速率限制和服務中斷。- 提高了性能:經驗最小的響應生成速度最小。 即使是中檔筆記本電腦也達到每秒50個令牌的速度。
- 增強的安全性:保持對輸入和數據的完全控制,使所有內容保持本地。 >
- 消除API費用和訂閱。 > >自定義和靈活性:
- 帶有超參數,停止令牌和高級設置的微調模型。 離線功能:
- >使用沒有Internet連接的模型。 所有權和控制權:
- 保留模型,數據和輸出的完全所有權。
更深入地研究雲與本地LLM的使用情況,請參閱我們的文章“雲與本地LLM部署:權衡利弊”。 >
- > llama 3與gpt4all和ollama >
>
>下載並安裝GPT4All(在官方下載頁面上可用Windows說明)。 啟動應用程序,導航到“下載”部分,選擇“ Llama 3指令”,然後下載。下載後,從“選擇模型”菜單中選擇“ Llama 3指示”。 輸入您的提示並與模型進行交互。 GPU加速度(如果有)將大大加快響應。olla提供了一種更簡單的方法。下載並安裝Ollama。 打開您的終端/powershell並執行:
(注意:模型下載和聊天機器人的初始化可能需要幾分鐘。)
出口。
ollama run llama3
>
>>本地Llama 3服務器和API訪問/bye
>本地服務器可以將Llama 3集成到其他應用程序中。 使用以下方式啟動服務器
ollama run llama3
訪問API
ollama serve
或者,使用Ollama Python軟件包:
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3", "messages": [ { "role": "user", "content": "What are God Particles?" } ], "stream": false }'
>
集成
將千層面的3集成到VSCODE中,以獲取諸如自動完成和代碼建議之類的功能。
啟動Ollama Server()。
>- >安裝“ codegpt” Vscode擴展名。
-
ollama serve
>配置Codegpt,選擇Ollama作為提供商,而“ Llama3:8b”作為模型(無需API密鑰)。 >使用Codegpt的提示在您的Python文件中生成和完善代碼。 - 請參閱“為高級配置設置python的Vscode”。
開發本地AI應用程序
本節詳細介紹了創建一個處理DOCX文件,生成嵌入式,利用矢量存儲的AI應用程序進行相似性搜索,並為用戶查詢提供上下文答案。
(詳細的代碼示例和說明是簡潔的,但在原始輸入中可用。)>該過程涉及:
設置必要的python軟件包。
>使用加載DOCX文件 將文本分成可管理的塊。
- >使用Ollama的Llama 3生成嵌入,並將它們存儲在Chroma Vector Store中。
- >建立一個蘭鍊鍊,以回答問題,併入矢量商店,抹布提示和ollama llm。
- 創建用於查詢系統的交互式終端應用程序。
DirectoryLoader
- 此應用程序的完整代碼可在GitHub上獲得(原始輸入中提供的鏈接)。
- 結論
>運行Llama 3本地賦予用戶具有隱私,成本效益和控制權。 本指南展示了開源工具和框架的力量,用於構建複雜的AI應用程序而不依賴雲服務。 提供的示例展示了與流行開發環境的易於集成以及創建自定義AI解決方案的潛力。
以上是如何在本地運行Llama 3:完整的指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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