本地如何通过Ollama部署llama3、phi3等本地大模型？_ollama phi3

一、ollama是什么?

在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 3，Mistral, Gemma, Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。

优势如下：

• • 快速下载+容器自动运行大模型，现在下载，马上上手。

• • 本地利用 cpu 运行大模型，本地安全可靠。

• • ollama 命令，管理大模型相对方便，也可以多个大模型中切换。

• • 终端直接开始聊天。

• • 社区提供了支持 web api 方式访问 WebUI。

官方网站： Ollama

github ：https://github.com/ollama/ollama

二、准备和安装工作

设备需求和辅助软件：

• • Ollama自带docker ，为了方便部署软件。

• • 良好的网络环境，大模型还是要先下载下来的。

• • 配置要求：一般来说参数越大，需要配置越好。

• • 存储空间：确保硬盘空间充足，并且学会设置环境变量来调整保存model的地址，别再下载到C盘了！

model地址和环境变量设置

win10 设置系统环境变量：OLLAMA_MODELS，值设置本地路径，找个盘空间大点的

下载ollama

官方网站： Ollama

进入 ollama 下载页面，选择自己的系统版本的下载并安装即可。

检验是否安装成功

打开cmd命令窗口，输入ollama

Microsoft Windows [版本 10.0.19045.4291]  
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。  
  
C:\Users\hcq>ollama  
Usage:  
  ollama [flags]  
  ollama [command]  
  
Available Commands:  
  serve       Start ollama  
  create      Create a model from a Modelfile  
  show        Show information for a model  
  run         Run a model  
  pull        Pull a model from a registry  
  push        Push a model to a registry  
  list        List models  
  cp          Copy a model  
  rm          Remove a model  
  help        Help about any command  
  
Flags:  
  -h, --help      help for ollama  
  -v, --version   Show version information  
  
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.  
  
C:\Users\hcq>
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三、ollama 模型库

详见library (https://ollama.com)，用于搜索已收录的模型库。以下是一些流行的模型：

Llama 3的亮点和特性如下：

基于超过15T token训练，大小相当于Llama 2数据集的7倍还多；训练效率比Llama 2高3倍；支持8K长文本，改进的tokenizer具有128K token的词汇量，可实现更好的性能；在大量重要基准测试中均具有最先进性能；增强推理和代码能力；安全性有重大突破，带有Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2的新版信任和安全工具，还能比Llama 2有更好“错误拒绝表现”。

四、下载运行模型

ollama run llama3:8b
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直接在终端中对话：用 llama3 模型写一个 python函数 或者 回答你的一些知识类问题

根据实际测试，llama3 70B在windows10环境下，基本占用32GB内存，llama3 8B基本占用16GB内存。

建议至少不低于48GB或64GB内存，否则没有足够内存支持运行其他程序。

第三方API调用

API调用默认端口 11434

本地地址参考：127.0.0.1:11434

五、通过seo-tool工具调用

seo-tool工具已集成ollama接口，只要在调用前本地启动模型即可，而且通过seo-tool可以根据标题或关键词批量生成文章，如果本地跑llama3费劲，可以调用 ollama run qwen 来运行阿里的通译千问大模型，生成内容质量还可以而且速度也很快，（题外：生成的文章如果收录不是很好，最好不要用markdown格式和html格式，直接用文本格式）

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