学习笔记447—本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型！最简单的方法： 支持CPU /GPU运行 【3种方案】

本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型！最简单的方法： 支持CPU /GPU运行 【3种方案】

目前在开源大模型领域，Llama3 无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了 8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！

1. GPT4All :  适合低配置用户，可以在CPU/GPU上跑 【点击下载：https://gpt4all.io/index.html】

2.LMstudio ，支持下载多模型 8B/70B 等，模型选择更多！【点击下载：https://lmstudio.ai/】

提醒：如果你不在海外，实在下载不了模型，

请通过网盘获取 【点击下载：https://www.123pan.com/s/jZKSVv-M1Xfv.html】 提取码:uBNq

3.Ollama，支持多平台！Windows / Mac /Linux 都可以运行 【点击下载：https://ollama.com/】

并在 Windows 上打开 WSL  功能：

安装Docker Desktop ：【点击前往：https://www.docker.com/products/docker-desktop/】

然后本地安装webUI

(1)在CPU下运行：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

(2)支持GPU运行：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

安装完成通过本地地址：http://127.0.0.1:3000 进行访问

参考连接：https://www.freedidi.com/12189.html

参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=NP0s7T9Mou8