超简单，手把手教你在本地运行Llama 3大模型_ollama run llama3

介绍如何在本地运行Llama 3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。

推荐书单

《Llama大模型实践指南》

本书共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。

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