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...

不二如是

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：

1. ollama run llama3.1:8b

复制代码

安装llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB 显存，适合企业用户：

1. ollama run llama3.1:78b

复制代码

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：

1. ollama run llama3.1:405b

复制代码

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：

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不二如是

@FishC 本地部署到电脑上 Llama 3.1. meta最强开源大模型

FishC

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：
     

1. pip install torch transformers

复制代码

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：
     

1. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   
2. 
   
3.       model_name = "meta-llama/llama-3.1"  # 这是一个示例，请替换为实际的模型名称
   
4. 
   
5.       tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   
6.       model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

复制代码

4. **运行模型**：
    - 测试模型是否能正常生成内容：
     

1. inputs = tokenizer("你好，Llama 3.1！", return_tensors="pt")
   
2.       outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50)
   
3.       print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

复制代码

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。

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