macOS + Ollama + Enchanted，Llama3本地化部署教程
4月19日，Meta开源了大模型Llama3，并在多项指标上超越了现有最先进的大模型。Ollama社区也同步新增 Llama3 的支持。接下来，我们将在MacBook Pro上部署Llama3，让大家在本地体验最强开源大模型。
硬件设置，MacBook Pro (2019款)，Intel CPU，8 Core，16GB内存。
具体步骤：
- 安装Ollama
- 下载Llama3
- 安装Enchanted
安装Ollama
Ollama大家都比较熟悉了，安装非常方便，有macOS独立安装包。下载，解压，安装。
下载链接
安装完成后，会提示命令行：ollama run llama2，可以拷贝一下。但是注意要下载llama3，而不是llama2.
下载Llama3
进入 Terminal，执行（把llama2改为llama3）:ollama run llama3。下载需要等待一段时间，具体取决于网络速度。
Terminal
复制代码
$ ollama run llama3
pulling manifest
pulling 00e1317cbf74... 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.7 GB
pulling 4fa551d4f938... 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 12 KB
pulling 8ab4849b038c... 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 254 B
pulling c0aac7c7f00d... 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 128 B
pulling db46ef36ef0b... 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 483 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success
>>>
下载完成后，直接进入llama3状态，提示本文：Send a message (/? for help)。可以自行提问并获得回复。
Terminal
复制代码
>>> who are you
I am LLaMA, an AI assistant developed by Meta AI that can understand and respond to human input in a conversational manner. I'm not a human, but a computer program designed to simulate conversation and answer questions to the best of my ability based on my training data.
I was trained using a massive dataset of text from various sources, including books, articles, and websites. This training enables me to understand and respond to natural language input, such as your question about who I am!
In simple terms, I'm like a very smart chatbot that can have a conversation with you!
>>>
macOS 状态栏上有图标提示llama3在后台运行。
安装Enchanted
Enchanted 是开源并兼容 Ollama 的应用程序，允许您在iOS生态系统（macOS、iOS、Watch、Vision Pro）中的所有设备上获得未经过滤、安全、私密和多模态的体验。
下载链接
页面点击：Download on the App Store 图标，进入macOS的 App Store 下载安装。
安装完成后，启动界面非常简洁大气：
之前llama3已经在后台运行了，所以可以直接在Enchanted里提问并获得回答。
讨论
这个解决方案可以让我们在个人笔记本电脑上完美体验llama3，无需科学上网即可轻松使用最强的开源大模型。而且，在其他平台（Windows和Linux）上也应该可以轻松部署，具体的步骤可以参考各应用的官方网站，或者查找其他的介绍文章。
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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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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