基于Llama 3搭建中文版（Llama3-Chinese-Chat）大模型对话聊天机器人_llama3-chinesechatdemo

HF 上选择排名最高的模型

模型列表官网地址：https://huggingface.co/models

模型列表国内镜像（推荐）：https://hf-mirror.com/models

在模型列表页面按照关键字llama chinese搜索，并按照趋势排序，可以看到中文版模型：

LLama中文版模型

可以看出，第一名模型的下载数量和点赞数量，比第二名要多好多，我们就选择shenzhi-wang这位作者发布的模型。

方式一：通过 GGUF 量化模型安装（推荐）

GGUF 安装比较简单，下载单个文件即可：

LLama中文版GGUF模型

下载到本地之后，按照我的第一篇博文，即可进行控制台聊天了：

启动大模型Shell 脚本：

source ./venv/bin/activate      python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model \      ./Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_0-v2_1.gguf \      --n_ctx 20480   
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Python 对话客户端代码：

from openai import OpenAI      # 注意服务端端口，因为是本地，所以不需要api_key   ip = '127.0.0.1'   #ip = '192.168.1.37'   client = OpenAI(base_url="http://{}:8000/v1".format(ip),            api_key="not-needed")      # 对话历史：设定系统角色是一个只能助理，同时提交“自我介绍”问题   history = [       {"role": "system", "content": "你是一个智能助理，你的回答总是容易理解的、正确的、有用的和内容非常精简."},   ]      # 首次自我介绍完毕，接下来是等代码我们的提示   while True:       completion = client.chat.completions.create(           model="local-model",           messages=history,           temperature=0.7,           stream=True,       )          new_message = {"role": "assistant", "content": ""}          for chunk in completion:           if chunk.choices[0].delta.content:               print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)               new_message["content"] += chunk.choices[0].delta.content          history.append(new_message)       print("\033[91;1m")          userinput = input("> ")       if userinput.lower() in ["bye", "quit", "exit"]: # 我们输入bye/quit/exit等均退出客户端           print("\033[0mBYE BYE!")           break          history.append({"role": "user", "content": userinput})       print("\033[92;1m")   
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运行 Python 客户端即可：

Python控制台对话客户端

基于 GGUF 量化模型生成 Ollama模型文件，假设文件名为Modelfile-Chinese，内容如下：

FROM ./Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_0-v2_1.gguf   
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执行 Ollama 模型转换，Llama-3-8B-Chinese为 Ollama 模型名：

$ ollama create Llama-3-8B-Chinese -f ./Modelfile-Chinese   transferring model data   using existing layer sha256:242ac8dd3eabcb1e5fcd3d78912eaf904f08bb6ecfed8bac9ac9a0b7a837fcb8   creating new layer sha256:9f3bfa6cfc3061e49f8d5ab5fba0f93426be5f8207d8d8a9eebf638bd12b627a   writing manifest   success   
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可以通过 Ollama 查看目前的大模型列表：

$ ollama list   NAME                      ID           SIZE   MODIFIED   Llama-3-8B-Chinese:latest 37143cf1f51f 4.7 GB 42 seconds ago   Llama-3-8B:latest         74abc0712fc1 4.9 GB 3 days ago   
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可以看到我们刚安装的大模型：Llama-3-8B-Chinese

启动ollama-webui-lite项目，可以选择Llama-3-8B-Chinese模型和对话聊天了：

$ npm run dev      > ollama-webui-lite@0.0.1 dev   > vite dev --host --port 3000              VITE v4.5.3  ready in 1797 ms        ➜  Local:   http://localhost:3000/     ➜  Network: http://192.168.101.30:3000/     ➜  press h to show help   
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OlLama选择中文版模型

方式二：通过 Ollama 拉取模型文件

这种方式比较简单，无需下载 GGUF 模型文件，可以让 Ollama 直接拉取模型文件并完成安装：

# Llama3-8B-Chinese-Chat的4位量化版本（对机器性能要求最低）   ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4      # Llama3-8B-Chinese-Chat的8位量化版本（对机器性能要求中等）   ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8      # Llama3-8B-Chinese-Chat的f16未量化版本（对机器性能要求最高）   ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-fp16   
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Ollama 自动下载并完成安装，之后启动ollama-webui-lite项目，就可以使用了~

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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】