零成本高效部署：Llama 3本地使用全攻略_llama3 本地部署

Meta公司的Llama 3大模型引领AI新篇章 各位朋友，我是袋鼠帝。

近日，真正的“OpenAI”——Meta公司，对“Close AI”进行了有力回应，推出了其开源大模型系列的最新力作——Llama 3。自Llama 1起，这个系列便以其卓越性能在开源大模型领域独占鳌头。在相同规模的参数量下，它无疑是最出色的选手之一。而Llama 3更是青出于蓝，不仅在技术层面实现了对Llama 2的重大突破，还在各种评估测试中展现出令人瞩目的表现。这标志着AI技术又迈出了坚实的一步。

目前，推出了两个版本，分别是8B和70B。

在与同等级别的Gemma和Mistral开源模型较量中，8B版本展现出了显著的优势。

至于70B版本，它在与Gemini Pro 1.5及Claude的Sonnet模型的比拼中，表现得旗鼓相当，难分伯仲。

值得注意的是，70B版本在实际应用中的效能测评已清晰地超出了GPT 3.5的水平。

如今，有机会在个人计算机上本地安装并运行一个相当于GPT-3.5级别的人工智能模型，这标志着技术的一大进步。

此次升级不仅显著提升了模型的运行效率，还引入了一项创新特性——文本生成图像功能。

用户现在可以访问Meta AI的官方网站，尝试这个功能的测试版本，亲身体验这一技术创新带来的惊喜。

在自己的电脑上部署GPT4All

轻松运行大型语言模型 由于Meta AI的限制，目前非美国用户很难在线体验特定服务。

不过不用担心，本文将指导你如何在个人电脑上部署并运行类似服务。

我们将使用GPT4All，一个强大的开源工具，让你无需复杂设置就能在普通设备上训练和运行大规模语言模型。

什么是GPT4All？

GPT4All是一个创新的软件生态系统，它的魅力在于，只需占用3GB至8GB的磁盘空间，你就能在笔记本或台式机上运行拥有数亿参数的大型语言模型，这在过去是难以想象的。

安装GPT4All客户端

要开始这个安装，首先访问GPT4All的官方网站。

网站提供了适用于不同操作系统的客户端安装包。

只需选择与你的电脑系统匹配的版本，下载并进行安装。

简单几步，你就能拥有自己的本地语言模型运行环境。

首先，访问官方网站：https://gpt4all.io

完成资源的下载。随后，我们将逐步进行安装流程，确保每个步骤都清晰无误：

该应用程序的内存占用约为200MB，算是较为轻量级的，因此用户可依据自身需求灵活选择将其安装在C盘或任何其他磁盘。不过，推荐避免将安装位置设在含有中文名称的文件夹路径下，以确保软件的正常运行。按照指示，不断地选择“下一步”，直到整个安装过程顺利完成

在初次安装并运行程序时，用户将会遇到一个特定的界面提示：

该规定旨在通过收集您的对话记录，以便对GPT4All系统进行优化升级。如您重视个人隐私，完全可以毫不犹豫地统一选择“不同意”。如此一来，网页将随即显示三个核心模型的下载选项界面。

只需轻点“Download”按钮，即可启动下载过程。我们选择的是3系列的8B模型版本，对于70B的庞大模型，硬件要求相对苛刻一些。如果你的设备性能强劲，不妨尝试下载体验。不过，在此提醒，尽管8B版的参数规模不算过于庞大，但为了获得更佳的运行效果，建议至少拥有8GB显存的电脑环境。完成下载后，你会在主界面顶部看到3模型的选择选项

一旦GPT4All的大规模模型完成加载，我们便可以着手启动并充分利用其功能了：

在新版布局中，您可以选择在右上角的设置选项中预先进行配置，这样一来，系统将会适时提供贴心的提示信息。这个功能旨在提升用户体验，确保您在操作过程中得到及时的指引，而不会错过任何重要步骤。请注意，个性化设置应当兼顾易用性和实用性，以满足不同用户的需求。在调整设置时，保留原有的直观性和便捷性是非常关键的，同时也要保证提示信息的清晰度，使之既符合常规操作习惯，又不失为一种独特的交互体验。

即使没有配备GPU，您也可以通过调整应用程序的设置，选择利用CPU来进行运算。请在相关选项中选择使用中央处理器（CPU），这样系统将自动适应并以CPU运行程序。虽然GPU通常能提供更快的计算速度，特别是在处理图形密集型任务时，但CPU仍然是一个可靠的替代方案，尽管其效率可能相对较低。确保在切换设置后，程序仍能稳定运行，不会影响整体性能。

然而，这样的操作可能会导致速度有所下降：

在当前的本地安装版本中，Llama 3 的一个显著局限是缺少文生图能力。然而，启用这一特性可能对计算机硬件配置提出更高的要求，这使得直接采用SD方案显得更为经济实惠。若你有兴趣尝试更多高级模型，只需在对话窗口的左侧面板点击“Download”，你就能访问模型下载页面，轻松探索各种强大的模型选择。

一系列大型语言模型可供下载，其文件尺寸从几十兆字节到8GB不等，相应的参数数量在4千万至惊人的130亿之间。值得注意的是，模型的参数越多，对计算机硬件配置的需求也随之增加。例如，一个拥有130亿参数的模型可能需要至少16GB的显存支持，这无疑设置了一道技术门槛，可能会让许多用户望而却步。然而，对于那些寻求妥协方案的用户，70亿参数量的模型是个不错的选择，它仅需4GB至8GB的显存，性价比显得尤为出色。每个模型都配有详细的介绍，用户可以根据自身需求选择最适合的模型进行下载。

官方网站提供了更为详尽的模型测评，对每个模型都有深入的介绍和分析，可以满足你对更多细节的探索需求。

高性能的大模型通常与更高的分数直接相关，分数越出色，模型的效能表现越显著。为了便于用户获取这些优秀模型，官方提供了一个如同客户端般便捷的下载选项，只需轻轻一点，即可轻松完成下载过程。

考虑到一些模型的体积可观，推荐将这些大型模型的存储位置设置在C盘以外的硬盘分区。这么做能有效防止在运行模型时过度占用C盘空间，避免出现系统运行缓慢或崩溃的情况。

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