掌握 Llama 3.1：轻松本地部署与远程使用的全攻略

2024-09-24 AIGC 0

前言:

Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 亿参数）、70B（700 亿参数）和 405B（4050 亿参数）模型。其中，405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。

本地部署的硬件要求，请确认您的硬件是否能够正常运行，以免浪费时间

Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G

Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间

具体模型的显卡需求：

llama3.1-8b，至少需要8G的显存
llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB 显存
llama3.1-405b，运行需要非常高的显存和硬件资源，至少需要大约 400-450 GB 显存，请谨慎选择。

如果确定没问题，请继续往下看。

一、下载Ollama

Ollama 是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。【官网下载地址需要的请留言】请根据您的系统下载对应的版本

二、安装使用Ollama

双击安装，默认安装在C盘。安装完成后打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端，输入 ollama 命令，回车，即可显示 ollama 命令的使用帮助

三、下载llama 3.1模型文件

运行CMD命令，输入

ollama run llama3.1:8b

如果你的硬件强悍，显卡非常好，也下载更大的llama 3.1的模型70B和405B

ollama run llama3.1:70b   ollama run llama3.1:405b

耐心等待下载加载完成后就可以对话测试看看有没有问题。

四、配置远程访问

Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434，我们需要远程调用，可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口

三个变量的用途

变量名	值	说明
OLLAMA_HOST	0.0.0.0:8888	用于配置监听的 IP 和端口
OLLAMA_ORIGINS	*	支持跨域访问，也可以指定特定域名，如：”baidu.com,hello.com”
OLLAMA_MODELS	C:/Users/Administrator/.ollama	模型文件较大，建议调整到数据盘目录下。

windows 修改环境变量的方法：

1、停止和退出ollama 服务

2、右键”此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量 > Administrator 的用户变量 > 新建用户变量”，把3个变量依次添加进去

3、然后重新启动 ollama 服务并加载模型

4、接下来我们就可以使用可视化的Web UI来远程使用了，这类UI有很多，推荐2款，之前有过介绍和官方都有详尽的文档，就不多说了，请参照官方文档。

Open WebUI

Github: https://github.com/open-webui/open-webui
官方文档：https://docs.openwebui.com/

LobeChat

Github: https://github.com/lobehub/lobe-chat
官方文档：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/start

结语：

好了，本篇文章到此结束。写起来密密麻麻，做起来其实很简单，希望对大家有所帮助。

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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