【LLM大模型】使用Ollama本地部署Llama 3.1大模型
只要8G显卡！本地运行最强Llama 3.1大模型！
前几天，Meta发布了他们迄今为止体量最大的开源AI模型——Llama 3.1。这个模型在多项基准测试中表现卓越，甚至优于GPT-4o和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet。
这次发布的Llama 3.1有三个尺寸：8B（中杯）、70B（大杯）和 405B（超大杯）。相比几个月前发布的小型Llama 3模型，Llama 3.1复杂得多，能力更强。
Llama 3.1：开源模型的新纪元
在150多个基准测试中，Llama 3.1的405B版本表现卓越，追平甚至超越了现有的SOTA模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。这标志着开源模型在性能上首次超越闭源模型，开启了人工智能领域的新篇章。
模型能力与架构
Llama 3.1将上下文长度扩展至128K，新增对八种语言的支持。405B版本的模型在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面均展现出超越现有顶尖模型的能力。此外，还推出了8B和70B模型的升级版本，与同等参数下的顶尖模型能力基本持平。
训练与优化
Llama 3.1 405B模型在超过15万亿个token上进行训练，采用了优化后的训练栈和超过16000个H100 GPU的算力规模。模型采用了标准的仅解码器Transformer架构，并进行了细微调整，以及迭代的post-training流程，包括SFT和DPO，以提升性能。
快速上手指南
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电脑配置要求
- Windows 10/11 64位操作系统
- 8G显存以上英伟达显卡
下载和使用教程
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下载压缩包： 下载地址：xueshu.fun/4999/
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解压文件： 解压后，最好不要有中文路径，双击“run.exe”文件运行。
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浏览器访问： 软件会自动打开浏览器，界面如下所示。
未来展望
随着Llama 3.1的发布，我们有理由相信，开源AI将成为行业的新标准。Meta承诺将继续致力于开源人工智能的发展，并与全球开发者和合作伙伴一起，推动人工智能技术的进步，造福全人类。
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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