本地快速安装运行史上最强开源LLaMa3大模型
史上最强开源AI大模型——Meta的LLaMa3一经发布，各项指标全面逼近GPT-4。它提供了8B和70B两个版本，8B版本最低仅需4G显存即可运行，可以说是迄今为止能在本地运行的最强LLM。
虽然LLaMa3对中文支持不算好，但HuggingFace上很快出现了各种针对中文的微调模型，本文将从零开始介绍如何在本地运行发布在HuggingFace上的各种LLaMa3大模型。
准备环境
本文的演示环境是Mac M1 16G内存，自备工具，使用开源Ollama运行大模型，使用Open WebUI作为前端访问界面，通过浏览器访问，体验十分接近GPT：
安装软件
首先安装Ollama，它可以让我们非常方便地运行各种LLM。从下载，运行，点击安装Ollama命令行，然后在命令行测试Ollama是否已正常运行：
$ ollama -v
ollama version is 0.1.32
下载模型
Ollama可以直接下载内置的几种模型，但选择有限。我们更希望从下载以便方便地评估各种模型，所以，这里我们并不从Ollama直接下载，而是从HuggingFace下载。
在HuggingFace搜索llama3，设置Languages为Chinese，可以看到若干基于LLaMa3的中文模型：
我们选择一个GGUF格式的模型，GGUF格式是llama.cpp团队搞的一种模型存储格式，一个模型就是一个文件，方便下载：
点击Files，可以看到若干GGUF文件，其中，q越大说明模型质量越高，同时文件也更大，我们选择q6，直接点击下载按钮，把这个模型文件下载到本地。
导入模型
下载到本地的模型文件不能直接导入到Ollama，需要编写一个配置文件，随便起个名字，如config.txt，配置文件内容如下：
FROM "/Users/liaoxuefeng/llm/llama3-8b-cn-q6/Llama3-8B-Chinese-Chat.q6_k.GGUF"
TEMPLATE """{{- if .System }}
<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>
{{- end }}
<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""
SYSTEM """"""
PARAMETER stop <|im_start|>
PARAMETER stop <|im_end|>
第一行FROM "..."指定了模型文件路径，需要修改为实际路径，后面的模板内容是网上复制的，无需改动。
然后，使用以下命令导入模型：
$ ollama create llama3-cn -f ./config.txt
llama3-cn是我们给模型起的名字，成功导入后可以用list命令查看：
$ ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
llama3-cn:latest f3fa01629cab 6.6 GB 2 minutes ago
可以下载多个模型，给每个模型写一个配置文件（仅需修改路径），导入时起不同的名字，我们就可以用Ollama方便地运行各种模型。
运行模型
使用Ollama的run命令可以直接运行模型。我们输入命令ollama run llama3-cn：
出现>>>提示符时就可以输入问题与模型交互。输入/exit退出。
搭建Web环境
使用命令行交互不是很方便，所以我们需要另一个开源的，搭建一个能通过浏览器访问的界面。
运行Open WebUI最简单的方式是直接以Docker运行。我们安装，输入以下命令启动Open WebUI：
$ docker run -p 8080:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 --name open-webui --restart always -v open-webui-data:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main
参数-p 8080:8080将Open WebUI的端口映射到本机。参数-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434告诉Open WebUI通过本机的11434访问Ollama，注意地址必须写host.docker.internal，不能写127.0.0.1。
打开浏览器我们就可以访问，第一次访问需要注册，注册和登录是完全基于本地环境的，登录后就可以看到类似GPT的UI。
我们在聊天界面点击右上角配置按钮，点击Connections，点击刷新按钮，如果一切无误，会显示Server connection verified：
在聊天界面的顶部选择一个模型，就可以愉快地开始和LLaMa3聊天了：
API
Open WebUI还提供了与OpenAI类似的API，使用前先点击设置 - Account，生成一个API Key，然后在命令行用curl测试：
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer sk-959c8b27a48145bfb83bdb396ff3eeae" -H "Content-Type: application/json" http://localhost:8080/ollama/api/generate -d '{"model":"llama3-cn:latest","stream":false,"prompt":"廖雪峰老师的网站提供了哪些教程？"}'
{"model":"llama3-cn:latest","created_at":"2024-05-01T14:42:28.009353Z","response":"廖雪峰老师是一位知名的技术专家和作家，他的网站提供了一系列关于编程、技术和个人成长的教程和资源。这些教程涵盖了广泛的主题，包括...
由于模型是运行在本地，Open WebUI也将数据存储在本地，所以隐私性可谓拉满。如果对一个模型不满意，还可以从HuggingFace下载更多的模型来评估，非常方便。
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。
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二、640套LLM大模型报告合集
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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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