超简单，手把手教你在本地运行Llama 3大模型_ollama 运行第三方模型

目前，本地部署大型语言模型（LLMs）正流行起来，主要是因为LLMs能更好地保障数据安全、保护隐私，并让用户灵活控制模型输出。

Llama 3系列是Meta AI打造的新一代大型语言模型。这款模型不仅开源，融入了前沿的AI技术，而且在响应生成的效率和精准度上，相较于前代的Gemma、Gemini以及Claud 3模型，都取得了突破性的进步。

本文是个简单的小教程，介绍如何下载并运用Llama 3模型。

1 什么是Ollama

Ollama是一款开源工具，专为在本地计算机上运行像Llama 3这样的大型语言模型而设计。随着AI技术的进步，现代的大型语言模型已经摆脱了对庞大虚拟内存、计算资源和存储空间的依赖，转而优化以适应笔记本电脑等更轻便的设备。

在众多支持本地部署大型语言模型的工具和框架中，Ollama的设置流程和使用最为简单。用户可以直接通过终端或Powershell快速启用LLMs，无需复杂配置即可立即投入应用。

Ollama的最大优势在于其强大的兼容性和集成能力。例如，开发者可以在Visual Studio Code（VScode）中安装CodeGPT插件，并将Ollama与之相连，从而把Llama 3模型作为AI编程助手，直接嵌入到日常的代码编写工作中。

2 安装Ollama

访问GitHub仓库Ollama/ollama（https://github.com/ollama/ollama），滚动页面选择与操作系统相匹配的下载链接来安装Ollama。

安装完成后，Ollama的图标将出现在系统任务栏的图标区中，方便随时调用和管理。

3 下载和使用Llama 3

下载并启用Llama 3模型，需要在终端或命令行中输入以下命令：

ollama run llama3

除了Llama 3模型，还可以通过输入以下命令安装其他LLMs。

使用 Ollama 运行其他 LLM

下载完成后，就可以在本地使用Llama 3了，体验与在线使用一样的便捷。

提示（Prompt）：“Describe a day in the life of a Data Scientist.”

为了展示Llama 3响应生成的速度有多快，这里附上了GIF动图，演示了Ollama如何迅速生成并解释Python代码。

小贴士：如果笔记本电脑配备了Nvidia GPU并且已经安装了CUDA，Ollama会自动利用GPU加速，相比CPU，响应速度可提升至10倍。

提示（Prompt）：“Write a Python code for building the digital clock.”

可以通过输入/bye退出当前会话。若要再次启动Llama 3，可重新输入命令ollama run llama3即可。

4 结语

开源框架和模型的推出，让AI和大型语言模型（LLMs）变得触手可及。借助像Ollama这样的本地运行工具，AI技术不再是少数公司的专利，拥有笔记本电脑的每个用户都能够轻松使用。

本地部署LLMs不仅能够提供更好的隐私保护和安全性，还支持用户对响应生成进行更精细的控制。用户还可以创建个性化的AI编码助手，在Visual Studio Code（VSCode）这样的集成开发环境中使用，提升编程效率。

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。

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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。

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