【大模型部署】本地部署Llama3教程，断网也能用啦！
Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃。经过笔者的个人体验，Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！
本文和大家分享一下如何在个人电脑上部署Llama3，拥有你自己的GPT-3.5+!
很多读者担心本地部署时个人电脑的硬件配置不够，实际上这种担心是多余的，笔者使用的是MacBook M2 Pro (2023款), 主要硬件配置如下：
- 10核CPU
- 16G内存
部署步骤大致如下：
- 安装Ollama
- 下载Llama3
- 安装Node.js
- 部署WebUI
安装Ollama
Ollama可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互，读者可以前往
下载之后打开，直接点击Next以及Install安装ollama到命令行。安装完成后界面上会提示ollama run llama2，不需要执行这条命令，因为我们要安装llama3。
下载Llama3
打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令：
ollama run llama3
程序会自动下载Llama3的模型文件，默认是8B，也就80亿参数版本，个人电脑完全可以运行。
成功下载模型后会进入交互界面，我们可以直接在终端进行提问，比如笔者问的Who are you?，Llama3几乎是秒回答。
➜ Projects ollama run llama3
>>> who are you?
I'm LLaMA, a large language model trained by a team of researcher at Meta
AI. I'm here to chat with you and answer any questions you may have.
I've been trained on a massive dataset of text from the internet and can
generate human-like responses to a wide range of topics and questions. My
training data includes but is not limited to:
* Web pages
* Books
* Articles
* Research papers
* Conversations
I'm constantly learning and improving my responses based on the
conversations I have with users like you.
So, what's on your mind? Do you have a question or topic you'd like to
discuss?
安装Node.js
支持Ollama的WebUI非常多，笔者体验过热度第一的那个WebUI(github.com/open-webui/…
本文推荐使用ollama-webui-lite(github.com/ollama-webu…
小伙伴可以前往（
设置国内NPM镜像
官方的NPM源国内访问有点慢，笔者推荐国内用户使用腾讯NPM源（
打开终端执行以下命令设置NPM使用腾讯源：
npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/
部署WebUI
打开终端，执行以下命令部署WebUI：
git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
npm install
npm run dev
提示如下，WebUI已经在本地3000端口进行监听：
> [email protected] dev
> vite dev --host --port 3000
VITE v4.5.2 ready in 765 ms
➜ Local: http://localhost:3000/
打开浏览器访问
笔者给模型提了一个编写一个Golang Echo Server的例子，大概5秒就开始打印结果，速度非常不错。
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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