用llama-cpp库本地部署llama3-8b模型！_meta-llama-3-8b-instruct-gguf

下载 Llama 3 8B 模型文件

官网地址：https://huggingface.co/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/tree/main

国内镜像：QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF at main

版本号参考：GGML 或GGUF的14种不同量化模式说明-CSDN博客

根据自己需求选择模型版本下载。

创建并激活虚拟环境

conda create -n GGUF python=3.12.2
conda activate GGUF

安装依赖包

pip install llama-cpp-python
pip install openai
pip install uvicorn
pip install starlette
pip install fastapi
pip install sse_starlette
pip install starlette_context
pip install pydantic_settings

安装llama-cpp-python时会报错！

参考我的这篇博客：

pip install llama-cpp-python时报错解决！-CSDN博客

启动大模型

python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model ./Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf --n_ctx 2048

启动成功！

编写 Llama 模型对话客户端

from openai import OpenAI
 
# 注意服务端端口，因为是本地，所以不需要api_key
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",
         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，你的回答总是正确的、有用的和内容非常精简."},
    {"role": "user", "content": "请用中文进行自我介绍，要求不能超过5句话，总字数不超过100个字。"},
]
print("\033[92;1m")
 
# 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")

开始对话！

参考：https://www.cnblogs.com/obullxl/p/18187815/NTopic2024051101