前几天发布的开源大语言模型Llama 3 70B的能力通过测试结果的展示已经达到了一个全新的高度，甚至可以与Claude 3 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等一众顶级模型相媲美，甚至在某些方面已经超过了去年发布的两款GPT-4。这一突破使得Llama 3一举成为当前顶流的大语言模型之一。

展示一波LLM排名,这么帅还不要钱，就问你想不想要

也许从此强大的模型不再只是厂商云端的特权，现在每个人都可以在本地部署Llama 3。无论是8B还是70B的版本，用户都可以选择最适合自己需求的版本进行部署。当然，对于70B版本，可能需要更多的本地硬件资源支持。

然而这都不是很大的问题，这对于广大的白嫖党来说无疑是一个巨大的福利。以前，想要在本地运行类似GPT-4级别的模型几乎是不可能的，因为它们需要庞大的计算资源和专业的设备。但是现在，随着Llama 3的出现，即使是个人用户也可以轻松地在自己的设备上运行这些强大的模型，进行各种有趣的实验和研究。

llama3 8B版本实测可以在大多数普通配置的个人PC上运行，即使没有显卡，只要不是很拉胯的CPU跑起来也还算能用的样子。

今天主要是来测试一下本地PC跑70B模型到底需要多少资源。

首先使用ollama下载70b模型，不知道ollama的请自行百度，这里有个小细节_–>>ollama默认缓存目录在C盘当前用户目录下，几个大模型就能爆了你的C盘，所以务必修改环境变量OLLAMA_MODELS将缓存路径放到一个又大又快的盘上。

打开命令行，运行命令 ollama run llama3:70b

几分钟以后下载完毕，出现>>>提示符的时候就可以正常的跟70B模型交互了

下面放两张图，对比模型加载前后系统硬件占用情况的对比：

模型加载后：

24G显存+64G内存就可以跑得起来70B模型，虽说对普通办公和家用电脑有点门槛，但完全不是问题了。

打个招呼看一下

接下来测试几个基础问题

看来不能完全相信他

值得表扬的是不乱飙英文，8B模型虽然更轻量速度更快，但中文方面还是一言难尽

虽然这段代码很简单，但当时我提这个需求的时候第一时间想到的就是Nmap，如果他完全自己编码啪啦啪啦一大推，即使实现了需求也会略显痴呆，懂得调用合适的工具看起来不是很傻。

目前看来70B模型用作本地化Agent的底座模型真的是再适合不过，性价比王者

接下来好玩的事情就变得多起来了。

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】