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如何在本地運行Llama 3:完整的指南

Mar 06, 2025 am 11:05 AM

>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
  • >
> gpt4All是一個開源工具,即使沒有GPU,也可以在本地運行LLMS。 其用戶友好的接口都適合技術和非技術用戶。

>

>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。)>

>通過終端與聊天機器人進行交互。 鍵入

出口。 How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide

ollama run llama3
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>在我們的“ 7種用於本地運行LLMS的簡單方法”指南中探索其他工具和框架。

>

>

>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
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>通過Ollama系統托盤圖標檢查服務器狀態(右鍵單擊以查看日誌)。

How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide

>使用捲曲:

訪問API

ollama serve
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(Curl是Linux的原生,但也可以在Windows PowerShell中起作用。

或者,使用Ollama Python軟件包: How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "What are God Particles?" }
  ],
  "stream": false
}'
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>包裝支持異步調用和流式傳輸以提高效率。

> How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide

> vscode與Codegpt

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。
  1. 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)。
  2. >使用Codegpt的提示在您的Python文件中生成和完善代碼。
  3. 請參閱“為高級配置設置python的Vscode”。

開發本地AI應用程序How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide

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。
  1. >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。
  2. 創建用於查詢系統的交互式終端應用程序。 DirectoryLoader
  3. 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)。
  4. 結論
  5. >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。

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