0


使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南

**🏡作者主页:点击! **

🤖AI大模型部署与应用专栏:点击!

⏰️创作时间:2024年5月24日20点59分

🀄️文章质量:96分


💥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 38B4.7GB

ollama run llama3

Llama 370B40GB

ollama run llama3:70b

Phi 3 Mini3.8B2.3GB

ollama run phi3

Phi 3 Medium14B7.9GB

ollama run phi3:medium

Gemma2B1.4GB

ollama run gemma:2b

Gemma7B4.8GB

ollama run gemma:7b

Mistral7B4.1GB

ollama run mistral

Moondream 21.4B829MB

ollama run moondream

Neural Chat7B4.1GB

ollama run neural-chat

Starling7B4.1GB

ollama run starling-lm

Code Llama7B3.8GB

ollama run codellama

Llama 2 Uncensored7B3.8GB

ollama run llama2-uncensored

LLaVA7B4.5GB

ollama run llava

Solar10.7B6.1GB

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

下期文章:将大模型部署Web,具有十分友好的UI界面,看起来十分美观,访问便捷,功能丰富

💯趣站💯

**前些天发现了一个巨牛的🤖人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住粉香一下给大家,人工智能, 机器算法等...... **

点击跳转网站!https://www.captainbed.cn/sis/

标签: llama ai 开源

本文转载自: https://blog.csdn.net/jxjdhdnd/article/details/139184347
版权归原作者 神秘泣男子 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南”的评论:

还没有评论