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Docker三分鐘搞定LLama3開源大模型本地部署

人工智能
LLaMA-3模型分為不同規模的版本,包括小型、中型和大型,以適應不同的應用需求和計算資源。小型模型參數規模為8B,中型模型參數規模為70B,而大型模型則達到400B,仍在訓練中,目標是實現多模態、多語言的功能,預計效果將與GPT 4/GPT 4V相當。

概述

LLaMA-3(Large Language Model Meta AI 3)是由Meta公司開發的大型開源生成式人工智能模型。它在模型結構上與前一代LLaMA-2相比沒有大的變動。

LLaMA-3模型分為不同規模的版本,包括小型、中型和大型,以適應不同的應用需求和計算資源。小型模型參數規模為8B,中型模型參數規模為70B,而大型模型則達到400B,仍在訓練中,目標是實現多模態、多語言的功能,預計效果將與GPT 4/GPT 4V相當。

安裝 Ollama

Ollama 是一個開源的大型語言模型(LLM)服務工具,它允許用戶在本地機器上運行和部署大型語言模型。Ollama 設計為一個框架,旨在簡化在 Docker 容器中部署和管理大型語言模型的過程,使得這一過程變得簡單快捷。用戶可以通過簡單的命令行操作,快速在本地運行如 Llama 3 這樣的開源大型語言模型。

官網地址:https://ollama.com/download

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Ollama 支持多種平臺,包括 Mac 和 Linux,并提供了 Docker 鏡像以簡化安裝過程。用戶可以通過編寫 Modelfile 來導入和自定義更多的模型,這類似于 Dockerfile 的作用。Ollama 還具備一個 REST API,用于運行和管理模型,以及一個用于模型交互的命令行工具集。

Ollama服務啟動日志

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模型管理

下載模型

ollama pull llama3:8b

默認下載的是llama3:8b。這里冒號前面代表模型名稱,冒號后面代表tag,可以從這里查看llama3的所有tag

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模型測試

注意:如果想讓模型中文回復,請先輸入:你好!請中文回復

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配置Open-WebUI

在CPU下運行

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

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訪問

輸入地址 http://127.0.0.1:3000 進行訪問

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初次訪問需要注冊,這里我注冊一個賬號,注冊完成登錄成功

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切換中文語言

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下載llama3:8b模型

llama3:8b

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下載完成

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使用

選擇模型

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使用模型

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注意:如果想讓模型中文回復,請先輸入:你好!請中文回復

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內存

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責任編輯:武曉燕 來源: 開源技術小棧
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