Llama 3을 로컬로 운영하는 방법 : 완전한 가이드

왜 로컬 llama 3 배포? 높은 RAM, GPU 및 처리 전력을 요구하는 동안 발전으로 인해 LLAMA 3 실행이 점점 더 실현 가능합니다. 주요 혜택은 다음과 같습니다

중단되지 않은 액세스 : 요금 제한 및 서비스 중단을 피하십시오

개선 된 성능 :

최소한의 대기 시간으로 더 빠른 응답 생성을 경험하십시오. 미드 레인지 노트북조차도 초당 약 50 개의 토큰 속도를 달성합니다.

강화 된 보안 :
• 입력 및 데이터를 완전히 제어하여 모든 것을 로컬로 유지합니다. 비용 절감 : API 수수료 및 구독 제거 사용자 정의 및 유연성 : 하이퍼 파라미터, 토큰 및 고급 설정이있는 미세 조정 모델. 오프라인 기능 :
인터넷 연결없이 모델을 사용하십시오 소유권 및 제어 :
• 모델, 데이터 및 출력의 완전한 소유권을 유지합니다. 클라우드와 로컬 LLM 사용에 대한 더 깊이 다이빙하려면 "Cloud vs. Local LLM Deployment : 장단점 무게"를 참조하십시오. llama 3 gpt4all 및 ollama gpt4all은 GPU가 없어도 LLMS를 로컬로 실행하기위한 오픈 소스 도구입니다. 사용자 친화적 인 인터페이스는 기술 및 비 기술적 인 사용자 모두에게 제공됩니다. GPT4ALL을 다운로드하여 설치하십시오 (공식 다운로드 페이지에서 Windows 지침을 사용할 수 있음). 응용 프로그램을 시작하고 "다운로드"섹션으로 이동하고 "Llama 3 orruct"를 선택하고 다운로드하십시오. 다운로드 후 "모델 선택"메뉴에서 "llama 3 instruct"를 선택하십시오. 프롬프트를 입력하고 모델과 상호 작용하십시오. GPU 가속도 (사용 가능한 경우)는 응답 속도를 크게 높입니다
• Ollama는 더 간단한 접근 방식을 제공합니다. Ollama를 다운로드하여 설치하십시오. 터미널/PowerShell을 열고 실행 : (참고 : 모델 다운로드 및 챗봇 초기화는 몇 분이 걸릴 수 있습니다.) 터미널을 통해 챗봇과 상호 작용하십시오. 종료하려면 를 입력하십시오
• "LLM을 로컬로 실행하기위한 7 가지 간단한 방법"가이드에서 추가 도구 및 프레임 워크를 탐색하십시오. 로컬 LLAMA 3 서버 및 API 액세스 로컬 서버를 사용하면 LLAMA 3을 다른 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다. 다음과 같이 서버를 시작하십시오

  Ollama 시스템 트레이 아이콘을 통해 서버 상태를 확인하십시오 (로그를 보려면 마우스 오른쪽 버튼).

  ollama run llama3

  컬을 사용하여 API에 액세스하십시오

  (Curl은 Linux에서 고유하지만 Windows PowerShell에서도 작동합니다.)

  또는 Ollama Python 패키지를 사용하십시오 :

  패키지는 비동기 호출을 지원하고 효율성 향상을 위해 스트리밍을 지원합니다. vscode codegpt 와 통합 autocompletion 및 코드 제안과 같은 기능을 위해 llama 3을 VScode에 통합하십시오.

  Ollama 서버 ()를 시작하십시오 "CodeGpt"vscode 확장자를 설치하십시오 <code> CodeGpt를 구성하고 Ollama를 제공자로 선택하고 "llama3 : 8b"를 모델로 선택하십시오 (API 키 없음). <pt> CodeGpt의 프롬프트를 사용하여 Python 파일 내에서 코드를 생성하고 개선합니다. <pre class="brush:php;toolbar:false">ollama serve</pre> <p> </p> <up> 고급 구성에 대한 "파이썬의 VSCODE 설정"을 참조하십시오 <p> 로컬 AI 애플리케이션 개발 <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174123031864273.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide "> </p> <creating creating>이 ​​섹션 세부 사항 DOCX 파일을 처리하고, 임베딩을 생성하고, 유사성 검색을 위해 벡터 저장소를 사용하고, 사용자 쿼리에 대한 문맥 상 답변을 제공하는 AI 응용 프로그램을 작성합니다. <p>. (자세한 코드 예제 및 설명은 간결성에 대해 생략되지만 원래 입력에서 사용할 수 있습니다.) </p> 프로세스는 다음과 같습니다. <pre class="brush:php;toolbar:false">curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ &quot;model&quot;: &quot;llama3&quot;, &quot;messages&quot;: [ { &quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;What are God Particles?&quot; } ], &quot;stream&quot;: false }'</pre> <p> 필요한 파이썬 패키지 설정. <x> <into> 텍스트를 관리 가능한 청크로 분할 <ed> Ollama 's llama 3으로 임베딩을 생성하고 Chroma 벡터 저장소에 보관하십시오. <ang> 질문 응답을위한 랑 체인 체인 구축, 벡터 저장소, 헝겊 프롬프트 및 Ollama Llm. <act> 시스템 쿼리를위한 대화식 터미널 응용 프로그램 작성 <p> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174123032088460.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="How to Run Llama 3 Locally: A Complete Guide "> </p> 이 응용 프로그램의 전체 코드는 GitHub (원래 입력으로 제공되는 링크)에서 사용할 수 있습니다. 결론 <p> </p> <llama llama ai></llama></act></ang></ed></into></x></p></creating></up></pt>

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