本地电脑部署「 Llama 3.1. meta最」强开源大模型｜只比ChatGPT低一个等级 chao ji...
本地电脑安装的硬件要求：Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G
Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间
在开始之前，首先我们需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型。
安装llama3.1-8b，至少需要8G的显存：
ollama run llama3.1:8b
安装llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB 显存，适合企业用户：
ollama run llama3.1:78b
安装llama3.1-405b，这是一个极其庞大的模型，安装和运行它在本地需要非常高的显存和硬件资源，至少需要大约 400-450 GB 显存，适合顶级大企业用户：
ollama run llama3.1:405b
下载地址：传送门
完成安装即可：
C盘如果小，建议用个大磁盘：
也可以直接安装可视化界面：
**** Hidden Message *****
@FishC 本地部署到电脑上 Llama 3.1. meta最强开源大模型 不二如是 发表于 2024-10-01 19:16
@FishC 本地部署到电脑上 Llama 3.1. meta最强开源大 ...
鱼油，您好！要在本地部署和运行Llama 3.1模型，您可以按照以下步骤进行：
1. **环境准备**：
- 确保您有一台性能较高的电脑，最好有足够的内存和强大的GPU支持。
- 安装Python和相应的包管理工具，如pip。
2. **安装必要的依赖**：
- 通过命令行安装所需的Python包：
pip install torch transformers
3. **下载Llama 3.1模型**：
- 从Hugging Face等平台下载Llama 3.1模型的权重文件。您可能需要注册并申请访问权限。
- 使用以下代码加载模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "meta-llama/llama-3.1"# 这是一个示例，请替换为实际的模型名称
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
4. **运行模型**：
- 测试模型是否能正常生成内容：
inputs = tokenizer("你好，Llama 3.1！", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True))
这只是一个简单的示例，详细的部署可能需要根据具体情况进行调整。如果遇到任何问题，可以查阅相关的文档或者论坛寻求帮助。祝您部署顺利！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 感谢分享 感谢分享 感谢分享 感谢分享
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