从零到一：轻松部署Llama 3大型语言模型

引言

随着AI技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）正逐渐改变我们的工作和生活方式。Meta公司近期发布的Llama 3大型语言模型，以其卓越的性能和开源的特性，引起了业界的广泛关注。本文将详细介绍如何零门槛部署Llama 3的70B版本，并分享新用户如何免费体验8B版本。

Llama 3模型概述

Llama 3是Meta公司继Llama 2之后推出的新一代大型语言模型，支持8B和70B两种参数规模。该模型在超过15万亿个tokens的数据集上进行训练，比Llama 2的数据集大7倍多，极大地提升了模型的性能和准确性。同时，Llama 3还集成了新的信任和安全工具，如Llama Guard 2、Code Shield和CyberSec Eval 2，进一步增强了模型的安全性和可靠性。

部署Llama 3 70B版本

前提条件

• 存储空间：Llama 3 70B版本仅需1.07GB的存储空间，非常适合在普通计算机上部署。
• 算力资源：虽然模型体积小，但运行时仍需一定的算力支持。建议使用NVIDIA RTX A6000或更高规格的GPU。

部署步骤

1. 访问部署教程

   访问HyperAI超神经的部署教程页面，选择“使用Ollama和Open WebUI部署Llama3-70B”教程。教程地址：https://hyper.ai/tutorials/31155

2. 克隆教程至容器

   登录HyperAI超神经或OpenBayes平台，点击“克隆”按钮，将该教程克隆至自己的容器中。

3. 选择算力资源

   选择适合的GPU和镜像（如PyTorch），进行算力资源的分配和审核。

4. 启动Ollama和Open WebUI

   在工作空间中，新建终端会话，输入命令启动Ollama和Open WebUI。具体命令如下：

   OLLAMA_MODELS=/openbayes/home/ollama-models ./ollama serve
   bash /openbayes/input/input1/open-webui/backend/start.sh

5. 访问Open WebUI界面

   当命令行出现“INFO:Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080”后，拷贝API地址到浏览器地址栏中，打开Open WebUI页面。登录账号（admin@example.com，密码：adminadmin），选择Llama 3-70B模型，即可开始使用。

新用户免费体验Llama 3 8B版本

对于新用户，Meta和HyperAI超神经等平台提供了免费体验Llama 3 8B版本的机会。用户只需按照类似上述的部署步骤，选择“使用Ollama和Open WebUI部署Llama3-8B-Instruct”教程进行部署即可。免费体验期间，用户可以充分体验Llama 3的卓越性能，并探索其在实际应用中的潜力。

实际应用与前景

Llama 3大型语言模型凭借其高效能、低存储需求和丰富的应用场景，在多个行业基准测试中表现出色。它不仅可以用于文本生成、对话系统、知识问答等常见任务，还可以拓展到编程辅助、创意写作、逻辑推理等高级应用场景。随着技术的不断进步和开源社区的持续贡献，Llama 3有望成为未来AI技术的重要基石。

结论

本文详细介绍了如何零门槛部署Llama 3大型语言模型的70B版本，并分享了新用户如何免费体验8B版本的方法。通过简单的步骤和清晰的指导，即使是非专业读者也能轻松上手，体验AI技术的魅力。我们期待Llama 3在未来能够发挥更大的作用，推动AI技术的普及和发展。