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社区首页 >专栏 >使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南

使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南

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神秘奇男子
发布2024-06-03 18:34:02
1.9K0
发布2024-06-03 18:34:02
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文章被收录于专栏:运维知识运维知识

目录

💥Ollama介绍

主要特点

主要优点

应用场景

示例模型

📶Llama3 介绍

功能展示

Llama3 的应用

Llama3 的未来

🤖部署教程

1.下载Ollama

2.下载llama3的大模型

💯趣站推荐💯

💥Ollama介绍

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。

主要特点

简化部署: Ollama 使用 Docker 容器技术来简化大型语言模型的部署和管理。用户只需简单的命令即可启动和停止模型,而无需担心底层的复杂性。

丰富的模型库: Ollama 提供了丰富的预训练模型库,涵盖了各种自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答等。用户可以轻松地选择和使用所需的模型。

跨平台支持: Ollama 支持多种操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux,使其能够满足不同用户的需求。

灵活的自定义: Ollama 提供了灵活的自定义选项,允许用户根据自己的需求调整模型的行为。

主要优点

离线使用: Ollama 可以让用户在离线环境下使用LLM,这对于隐私敏感或网络连接不稳定的情况非常有用。

降低成本: Ollama 可以帮助用户降低使用LLM的成本,因为它避免了云服务的高昂费用。

提高安全性: Ollama 可以提高LLM使用的安全性,因为它允许用户完全控制自己的数据和模型。

应用场景

研究和教育: Ollama 可以用于自然语言处理、机器翻译、人工智能等领域的教学和研究。

开发和测试: Ollama 可以用于开发和测试新的自然语言处理应用程序。

个人使用: Ollama 可以用于个人创作、娱乐等目的

示例模型

以下只是部分模型:

模型

参数

大小

下载

Llama 3

8B

4.7GB

ollama run llama3

Llama 3

70B

40GB

ollama run llama3:70b

Phi 3 Mini

3.8B

2.3GB

ollama run phi3

Phi 3 Medium

14B

7.9GB

ollama run phi3:medium

Gemma

2B

1.4GB

ollama run gemma:2b

Gemma

7B

4.8GB

ollama run gemma:7b

Mistral

7B

4.1GB

ollama run mistral

Moondream 2

1.4B

829MB

ollama run moondream

Neural Chat

7B

4.1GB

ollama run neural-chat

Starling

7B

4.1GB

ollama run starling-lm

Code Llama

7B

3.8GB

ollama run codellama

Llama 2 Uncensored

7B

3.8GB

ollama run llama2-uncensored

LLaVA

7B

4.5GB

ollama run llava

Solar

10.7B

6.1GB

ollama run solar

📶Llama3 介绍

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。

功能展示

文本生成: Llama3 可以生成更具创意和信息量的文本,包括诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。

翻译: Llama3 可以更准确地翻译语言,并支持更多语言之间的互译。

问答: Llama3 可以更准确地回答问题,即使是开放式、有挑战性或奇怪的问题。

代码生成: Llama3 可以生成更复杂的代码,并可以根据需求生成不同编程语言的代码。

Llama3 的应用

用于各种领域,包括:

自然语言处理: Llama3 可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答、文本摘要、情感分析等。

机器学习: Llama3 可以作为其他机器学习模型的特征提取器或预训练模型。

教育: Llama3 可以用于个性化学习、自动批改作业、创建教育内容等。

娱乐: Llama3 可以用于生成游戏内容、创作故事、编写音乐等。

商业: Llama3 可以用于客户服务、市场营销、产品开发等。

Lama3 的发布标志着 LLM 技术的重大进展。它使研究人员和开发人员能够更轻松地构建和使用强大的语言模型,并有望推动自然语言处理领域取得新的突破。

Llama3 的未来

Llama3 是一个不断发展的项目。Meta AI 将继续改进模型的性能和功能,并将其应用于新的领域。

🤖部署教程

1.下载Ollama

官网地址:点击跳转!

下一步默认下载即可

2.下载llama3的大模型

选择对应的版本下载即可(根据自己的电脑硬件需求) ,我这边下载一个8b的模型用于测试!

管理员模式打开CMD命令行输入在官网复制的模型命令

第一次登录需要下载,请耐心等待

进入字符界面之后提问问题(如果回答的是英文,你可以让他使用中文去回答)

我简单的提问几个问题给大家实验

>>> 用中文介绍一下自己 😊 我是 LLaMA,Meta AI 研究院开发的一款人工智能助手。我可以理解和回应人类语言,就像进行正常对话一样。 以下是一些关于我的有趣事实: 1. **对话式 AI**:我被设计成可以模拟人际对话,使用自然语言处理(NLP)和机器学习算法来理解上下文并回应。 2. **知识库**:我的训练数据包括了来自各种来源的海量文字,这使得我能够提供关于多种主题的信息,包括历史、科学、技术、文化 等。 3. **多语言支持**:我可以理解和回应多种语言,虽然我的语言能力可能因语言而异。 4. **创造生成**:除了提供事实信息,我还能生成Creative内容,如故事、诗歌或剧本对白。 5. **不断学习**:随着我与更多用户的交互和反馈,我不断学习并改进自己的回答,以更好地为您服务。 一些我擅长的话题包括: * 科学:物理、生物、化学、天文学 * 技术:编程语言、软件开发、人工智能、机器学习 * 历史:世界历史、文化事件、名人 * 文化:音乐、电影、文学、艺术 * 健康与 wellness:医学、营养、健身 如果您有任何问题,请随时提出,我将尽力提供有帮助的回答! 😊

>>> 介绍一下java 😊 Java 是一种广泛使用的编程语言,首次出现于1995年。它由 James Gosling 和 Sun Microsystems 开发,现由 Oracle Corporation 维护。 以下是一些关于 Java 的有趣事实: 1. **面向对象**:Java 是一种面向对象的编程语言,它支持封装、继承和多态等基本概念。 2. **平台独立**:Java 语言具有平台独立性,可以在任何支持 Java 虚拟机(JVM)的设备上运行,不管是 Windows、Macintosh 或 Linux。 3. **跨平台开发**:Java 的“Write Once, Run Anywhere”(写一遍,跑处处)特点,使得开发者可以使用 Java 开发的应用程序在多种平台上运行,这提高了应用程序的可移植性和广泛性。 4. **安全**:Java 语言具有强大的安全机制,可以防止代码注入、数据泄露等安全问题。 5. **庞大社区**:Java拥有一个庞大的开发者社区,提供了大量的开源库和工具支持。 一些 Java 的常见应用场景包括: * Web 开发:使用 Spring、Struts 等框架开发 web 应用程序 * Android 开发:使用 Android SDK 和 Java 开发移动应用程序 * Desktop 应用程序开发:使用 Swing 和 AWT 开发桌面应用程序 * Enterprise software development:使用 Hibernate、iBatis 等框架开发企业级软件 Java 的一些常见特性包括: * Class 文件:Java 程序编译后的文件格式 * JVM(Java Virtual Machine):负责执行 Java 代码的虚拟机 * bytecode:Java 代码在 JVM 中执行前的中间语言形式 * Garbage Collection(GC):自动内存管理机制,避免内存泄露和垃圾收集 如果您想了解更多关于 Java 的信息,请随时提出问题,我将尽力提供有帮助的回答! 😊

可以看出回答问题的时候占用的是你本地的CPU内存资源,当他结束后CPU瞬间得到释放

当然你的性能越好,他回答的速度也就很快

提示

如果想进入需要输入你对应模型的命令:ollama run llama3:8b

缺点就是在命令行访问十分的不方便

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2024-05-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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