在開始之前，我們要先搞懂兩個(gè)概念 Ollama 和 Llama 3.1。看似寫法差不多，但意思相差很大。
Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）發(fā)布的一系列最先進(jìn)的開源大語(yǔ)言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 億參數(shù)）、70B（700 億參數(shù)）和 405B（4050 億參數(shù)）模型。其中，405B 是 Meta 迄今為止最大的模型，也是首個(gè)“前沿級(jí)”的開源模型。
Facebook最新的Llama3.1大模型發(fā)布了。今天手把手教大家如何在本地電腦上部署Llama3.1大模型，個(gè)人電腦也可以輕松運(yùn)行，打造一個(gè)屬于自己的本地大模型助手。??
在開始之前，我們要先搞懂兩個(gè)概念 Ollama 和 Llama 3.1。看似寫法差不多，但意思相差很大。
Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）發(fā)布的一系列最先進(jìn)的開源大語(yǔ)言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 億參數(shù)）、70B（700 億參數(shù)）和 405B（4050 億參數(shù)）模型。其中，405B 是 Meta 迄今為止最大的模型，也是首個(gè)“前沿級(jí)”的開源模型。
Ollama 是一個(gè)開源的大模型管理工具，它提供了豐富的功能，包括模型的訓(xùn)練、部署、監(jiān)控等。通過(guò)Ollama，你可以輕松地管理本地的大模型，提高模型的訓(xùn)練速度和部署效率。此外，Ollama還支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根據(jù)自己的需求選擇合適的框架進(jìn)行模型的訓(xùn)練。
下面開始進(jìn)行本地部署。
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