>像Llama 3這樣的大型語言模型(LLMS)本地在AI景觀中提供了顯著優勢。 擁抱面孔和其他平台擁護本地部署,使私人和不間斷的模型訪問能夠訪問。本指南探討了本地LLM執行的好處,證明了使用GPT4ALL和OLLAMA,模型服務,VSCODE集成的使用,最後是構建自定義AI應用程序。
>為什麼要本地Llama 3部署? 在要求高RAM,GPU和處理能力的同時,進步使本地駱駝3執行越來越可行。關鍵好處包括:
>不間斷的訪問:
避免速率限制和服務中斷。>
>下載並安裝GPT4All(在官方下載頁面上可用Windows說明)。 啟動應用程序,導航到“下載”部分,選擇“ Llama 3指令”,然後下載。下載後,從“選擇模型”菜單中選擇“ Llama 3指示”。 輸入您的提示並與模型進行交互。 GPU加速度(如果有)將大大加快響應。olla提供了一種更簡單的方法。下載並安裝Ollama。 打開您的終端/powershell並執行:
(注意:模型下載和聊天機器人的初始化可能需要幾分鐘。)
出口。
ollama run llama3>在我們的“ 7種用於本地運行LLMS的簡單方法”指南中探索其他工具和框架。
>
>>本地Llama 3服務器和API訪問/bye
>本地服務器可以將Llama 3集成到其他應用程序中。 使用以下方式啟動服務器
ollama run llama3>通過Ollama系統托盤圖標檢查服務器狀態(右鍵單擊以查看日誌)。
訪問API
ollama serve(Curl是Linux的原生,但也可以在Windows PowerShell中起作用。
或者,使用Ollama Python軟件包:
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3", "messages": [ { "role": "user", "content": "What are God Particles?" } ], "stream": false }'>包裝支持異步調用和流式傳輸以提高效率。
>
集成
將千層面的3集成到VSCODE中,以獲取諸如自動完成和代碼建議之類的功能。
啟動Ollama Server()。
>ollama serve
>配置Codegpt,選擇Ollama作為提供商,而“ Llama3:8b”作為模型(無需API密鑰)。
開發本地AI應用程序
本節詳細介紹了創建一個處理DOCX文件,生成嵌入式,利用矢量存儲的AI應用程序進行相似性搜索,並為用戶查詢提供上下文答案。
(詳細的代碼示例和說明是簡潔的,但在原始輸入中可用。)>該過程涉及:
設置必要的python軟件包。
>使用加載DOCX文件 將文本分成可管理的塊。
DirectoryLoader
>運行Llama 3本地賦予用戶具有隱私,成本效益和控制權。 本指南展示了開源工具和框架的力量,用於構建複雜的AI應用程序而不依賴雲服務。 提供的示例展示了與流行開發環境的易於集成以及創建自定義AI解決方案的潛力。
以上是如何在本地運行Llama 3:完整的指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!