使用ollama分别在我的window、mac、小米手机上部署体验llama3-8b_windows10的llama3-8b模型的部署

1、ollama到底是个什么玩意

一句话来说， Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大模型运行框架。可以将其类比为 docker（有类似docker中的一些常规命令list,pull,push,run 等等），事实上确实也制定了类似 docker 的一种模型应用标准，在后边的内容中，你能更加真切体会到这一点。

在管理模型的同时，它还基于 Go 语言中的 Web 框架 gin 提供了一些 Api 接口，让你能够像跟 OpenAI 提供的接口那样进行交互。

2、来看看ollama的几个命令

ollama 安装之后，其同时还是一个命令，与模型交互就是通过命令来进行的。

• ollama list：显示模型列表
• ollama show：显示模型的信息
• ollama pull：拉取模型
• ollama push：推送模型
• ollama cp：拷贝一个模型
• ollama rm：删除一个模型
• ollama run：运行一个模型

通过在命令行运行 ollama即可查看到相关命令

如果你用过 docker 的话，那简直就是so easy。
接下来我就在我的window、mac、以及小米手机上分别体验一下。

3、window上下载及体验

• https://ollama.com/
  官网首页一进来就可以看到下载按钮，客户端可以在window、mac、linux等进行安装，跨平台的，真的nice啊。

并且上面已经把llama3集成进来了，这速度是真的快。
我这里下载的是window版本，目前213MB,很快就下载下来了。下载完毕即可安装

安装完毕之后你可以在命令行中输入查看版本

如上图所示，可以用最简单的方式就可以来启动llama3-8b,不过它可能还要等一会儿，因为模型大小有4.7G左右，需要下载一会儿哟。
甚至你的配置够高，也可以使用70b的模型来尝试，不过我的电脑配置一般估计跑起来太慢。

看这里下载速度还算可以，四分钟下载完毕，好了，那就先来测试一下吧。

整个体验下来，这可能是我本机测试感觉速度上最快的离线大模型了，真的表现非常棒。按照目前应该很快会有优化版本出来的，到时候继续进行评测一下。

破除了之前有人说没有上下文的问题，中文语料可能确实有点少。但是写代码的体验还算不错的，虽然上面的代码可能是不对的。

上下文长度过长时确实有幻觉的问题。

这个回答速度真的再优化一下，很多小公司自己来部署大模型并进行创造就很近了。
但是它毕竟是小模型，参数相对较少，运行时所需要的资源就少很多。就像我本地运行的，其实我的电脑配置可以看一下如下图所示

从开发的角度来看还算不错了。另外对翻译的要求不高的话，效果也还过得去的。

同样的你也可以直接进行调用API

4、mac 上安装以及体验

同样还是在官网首页可以点击直接下载即可，下载下来会是一个压缩包

解压然后安装就可以使用了，然后在命令行中可以查看是否安装成功

通过 ollama -v 来查看安装的版本，如果打印出来也就说明安装成功了
然后再通过 ollama serve 开启 ollama 的服务，注意当前这个命令行窗口暂时不要关闭，关闭了则代表 ollama 服务也暂时停止了，可以打开另外一个命令行窗口进行下载和使用大模型
同样的命令

哇塞，这会的下载速度简直起飞了
跑起来之后，测试就可以跟上面window类似了，这个就不在此多说了

5、小米手机再来体验一波

android手机要想体验一波，就需要先按照依稀Termux,之前我主要使用的是 huggingface 来运行大模型，那么现在用到的是ollama。

于是我在Termux中执行如下命令进行安装ollama
··· python
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh| sh
···
发现我的手机没有root,ollama是使用不起来的，必须要先root。

proot-distro 是一个用于在 Termux 应用程序中管理和使用 Linux 发行版的项目。Termux 是一个 Android 终端模拟器和 Linux 环境应用，它不需要设备的 root 权限就可以运行。
proot-distro 允许用户在 Termux 中安装、卸载和运行各种 Linux 发行版，包括 Ubuntu、Debian、Arch Linux 等。这样，用户就可以在他们的 Android 设备上使用完整的 Linux 环境，包括安装和运行 Linux 软件包。

接下来要先在手机上打开termux

// 先来安装proot-distro
pkg install proot-distro

//使用proot-distro安装一个debian
proot-distro install debian

// 安装成功后通过login命令就直接进入debian
proot-distro login debian

//进入之后再来安装ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

// 安装完毕可以查看ollama版本进行验证
ollama -v

// 出现版本号之后就可以使用ollama
// 开启ollama服务
ollama serve
// 此时这个命令行的窗口不要关闭，关闭之后ollama服务就停止了

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然后再termux左上角向右滑动

点击NEW SESSION,这样就新开了一个命令行，在这里命令行中就可以使用ollama其他命令了

// 这是一个新的命令行，，记得要先进入debian
proot-distro login debian

//下载并运行大模型
ollama run llama3

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进行测试就跟上面一样了，这里相当于单独安装了一个模拟运行环境debian,会有一部分性能的消耗吧。有兴趣或者手机性能不错的到时候可以玩玩，感觉小模型在未来的某个时刻还是会有更广泛的应用场景，参数不用那么多，那么大，但是针对特定领域进行微调训练的。

6、总结

应该说llama3给与了开源模型更广阔的思考空间，期待开源模型更大的进步让我们拭目以待。同时希望Meta在接下来的时候能将llama3-400的发布。

就在实验此文章的过程中也发现了：

高通与Meta宣布合作，优化Meta新推出的Llama 3大语言模型在骁龙终端上的运行。Llama 3有两种版本，分别为80亿和700亿参数，旨在为智能手机、PC、VR/AR头显和汽车等设备提供强大的开源语言模型支持。合作将使开发者能够利用高通AI Hub的资源和工具，优化Llama 3在骁龙平台上的执行，以缩短产品上市时间，并提升终端侧AI的性能，包括响应能力、隐私性、可靠性和个性化体验。

这才几天过去，在[huggingface]平台就发现了8个中文微调模型，不得不说社区的力量真的太强大了，全民共享大模型。

从 Llama 3 的发布能看到，好而全的数据，对模型训练的重要性！ HuggingFaceFW 开源的 FineWeb，有 15T tokens 的高质量网络数据，以英文为主，由 CommonCrawl 获取的 2013-2024 年数据。

ollama和huggingface 给与了像我这样的普通人，就能很方便的了解AI大模型，并且在本地运行大模型，真的太高兴了，接下来有机会会继续尝试其他的可能性。

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢，我收藏了很多技术干货，可以共享给喜欢我文章的朋友们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你。

因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。

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