Wie man Lama 3 lokal läuft: Ein kompletter Leitfaden

Laufen großer Sprachmodelle (LLMs) wie Lama 3 bietet in der KI -Landschaft erhebliche Vorteile. Umarme Face und andere Plattformen fördern den lokalen Einsatz und ermöglichen einen privaten und ununterbrochenen Modellzugriff. Dieser Leitfaden untersucht die Vorteile der lokalen LLM -Ausführung und zeigt die Verwendung bei GPT4all und Ollama, Modelldienste, VSCODE -Integration und schließlich eine benutzerdefinierte AI -Anwendung.

Warum lokale Lama 3 -Bereitstellung?

Während der Forderung hoher RAM-, GPU- und Verarbeitungsleistung die Fortschritte der lokalen Lama 3 -Ausführung zunehmend machbar machen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• ununterbrochener Zugriff: Vermeiden Sie Ratenlimits und Service -Störungen.
• Verbesserte Leistung: Erleben Sie eine schnellere Reaktionserzeugung mit minimaler Latenz. Sogar Laptops mit mittlerer Reichweite erzielen Geschwindigkeiten um 50 Token pro Sekunde.
• Verbesserte Sicherheit: Behalten Sie die vollständige Kontrolle über Eingaben und Daten bei, halten Sie alles lokal.
• Kosteneinsparungen: Eliminieren Sie API -Gebühren und Abonnements.
• Anpassung und Flexibilität: Feinsteuermodelle mit Hyperparametern, Stopp-Token und erweiterten Einstellungen.
• Offline -Funktion: Verwenden Sie das Modell ohne Internetverbindung.
• Eigentum und Kontrolle: Behalten Sie das vollständige Eigentum an Modell, Daten und Ausgaben bei.

Für einen tieferen Eintauchen in die Cloud vs. lokale LLM -Nutzung finden Sie in unserem Artikel "Cloud vs. lokale LLM -Bereitstellung: Wiegen der Vor- und Nachteile."

lama 3 mit gpt4all und ollama

gpt4all ist ein Open-Source-Tool zum Ausführen von LLMs lokal, auch ohne GPU. Die benutzerfreundliche Benutzeroberfläche richtet sich an technische und nichttechnische Benutzer.

GPT4ALL herunterladen und installieren (Windows -Anweisungen auf der offiziellen Download -Seite). Starten Sie die Anwendung, navigieren Sie zum Abschnitt "Downloads", wählen Sie "Lama 3 anweisen" und download. Wählen Sie nach dem Herunterladen "LLAMA 3) im Menü" Ein Modell wählen "aus. Geben Sie Ihre Eingabeaufforderung ein und interagieren Sie mit dem Modell. Die GPU -Beschleunigung (falls verfügbar) beschleunigt die Antworten erheblich.

Ollama bietet einen einfacheren Ansatz. Herunterladen und installieren Sie Ollama. Öffnen Sie Ihr Terminal/PowerShell und führen Sie aus:

ollama run llama3

(Hinweis: Modell -Download und Chatbot -Initialisierung kann einige Minuten dauern.)

interagieren Sie mit dem Chatbot über das Terminal. Geben Sie /bye zum Beenden ein.

Erforschen Sie zusätzliche Tools und Frameworks in unserem Handbuch "7 einfache Methoden zum Ausführen von LLMs lokal".

Lokaler Lama 3 -Server und API -Zugriff

Ein lokaler Server ermöglicht die Integration von LLAMA 3 in andere Anwendungen. Starten Sie den Server mit:

ollama run llama3

den Serverstatus über das Symbol "OLLAMA-Systemabgen" überprüfen (klicken Sie mit der rechten Maustaste, um Protokolle anzuzeigen).

Zugriff auf die API mit Curl:

ollama serve

(Curl ist nativ unter Linux, funktioniert aber auch in Windows PowerShell.)

Verwenden Sie alternativ das Ollama Python -Paket:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "What are God Particles?" }
  ],
  "stream": false
}'

Das Paket unterstützt asynchrone Anrufe und Streaming für eine verbesserte Effizienz.

VSCODE -Integration mit CODEGPT

Integrieren Sie LLAMA 3 in VSCODE für Funktionen wie Autokaponetion und Codevorschläge.

1. Starten Sie den Ollama -Server (ollama serve).
2. installieren Sie die VSCODE -Erweiterung "codegpt".
codeGPT konfigurieren, Ollama als Anbieter und "LLAMA3: 8B" als Modell auswählen (kein API -Schlüssel erforderlich).
Verwenden Sie die Eingabeaufforderungen von CODEGPT, Code in Ihren Python -Dateien zu generieren und zu verfeinern.

Siehe "VSCODE für Python einrichten" für die erweiterte Konfiguration.

Entwicklung einer lokalen AI -Anwendung

In diesem Abschnitt wird beschrieben

(detaillierte Code -Beispiele und -erklärungen werden für die Kürze weggelassen, sind jedoch in der ursprünglichen Eingabe verfügbar.)

Der Prozess umfasst:

Einrichten der erforderlichen Python -Pakete.

1. DOCX -Dateien mit
.
2. Laden laden DirectoryLoader Text in überschaubare Stücke aufteilt.
3. Erzeugen von Einbettungen mit Olamas Lama 3 und Speichern in einem Chroma -Vektor -Geschäft.
4. Bauen einer Langchain -Kette zur Beantwortung von Fragen, die Einbeziehung des Vektor Store, der Lappen -Eingabeaufforderung und des Ollama LLM.
5. Erstellen einer interaktiven Terminalanwendung zur Abfrage des Systems.

Der vollständige Code für diese Anwendung ist auf GitHub verfügbar (Link in Originaleingabe).

Schlussfolgerung

Laufen LLAMA 3 befähigen die Benutzer lokal mit Privatsphäre, Kosteneffizienz und Kontrolle. Dieser Leitfaden demonstriert die Leistung von Open-Source-Tools und -Rahmenbedingungen für den Aufbau von ausgefeilten KI-Anwendungen, ohne sich auf Cloud-Dienste zu verlassen. Die zur Verfügung gestellten Beispiele zeigen die einfache Integration mit beliebten Entwicklungsumgebungen und das Potenzial für die Erstellung kundenspezifischer KI -Lösungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man Lama 3 lokal läuft: Ein kompletter Leitfaden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!