🐑 Llama3 怎么下载

本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下： 1. 安装 Docker Desktop： 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。 2. 下载 Llama3 模型： 打开终端。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。 3. 下载 Open WebUI： 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 将相关命令输入，等待下载。 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。

Llama 3 是 Meta 发布的语言模型。以下是关于 Llama 3 的一些重要信息： 模型版本：包括 8B 和 70B 双模型。 数据集：比 Llama 2 的数据集大 7 倍以上。 性能特点：具有 128K token，更强的推理和编码能力，训练效率比 Llama 2 高 3 倍，已集成到 Meta AI。 能力表现：8B 的能力远超 Llama 2 70b。 模型架构：使用 128K 词库的标记化器，8B 和 70B 模型采用分组查询关注 以提升推理效率。 训练数据：超过 15T 词库的预训练，包含的代码数量是 Llama 2 的四倍，预训练数据集含 5%以上的非英语数据，覆盖 30 多种语言，并采用数据过滤管道。 使用方式：将支持 AWS、Databricks、Google Cloud 等平台，得到 AMD、AWS 等硬件平台支持，可在 Meta AI 官方助手上体验。 未来发展：未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸，性能将进一步提升，并将分享 Llama 3 研究论文。 此外，现在 llama370BInstruct 已经可以在刚刚推出的 Hugging Chat 上直接使用，网页为：https://huggingface.co/chat/ ，app 下载：https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zhHansCN 。还可以在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 ，相关博客介绍了如何设置开发环境、硬件要求、部署步骤、运行推理并与模型聊天、进行基准测试以及清理等内容。目前 Llama 3 400B 还在训练中。

以下是一篇关于 Llama3 的文章： Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为，Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker，我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类，并定义我们的端点配置，包括 hf\_model\_id，instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型，该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型，这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互，使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意：Llama 3 是一个有门槛的模型，请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。

如何用 Llama3 微调？ 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先，我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改，以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中，微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来，我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识，我们可以使用各种类型的数据集，例如文本、图像、音频等。在本文中，我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后，我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码，我们可以使用各种编程语言来实现，例如 Python、JavaScript 等。在本文中，我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来，我们需要执行微调代码。执行微调代码后，模型将开始学习数据集，并对模型的参数进行修改。在本文中，我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后，我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程，我们可以使用各种测试方法来实现，例如准确率、召回率等。在本文中，我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Llama3 进行微调： ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中，我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型，并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后，我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试，并输出测试结果。 请注意，这只是一个简单的示例，实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 下载途径：DeepSeek 可通过其网址 https://www.deepseek.com/zh 进行访问，目前国内能访问，网页登录方便且完全免费。您可以点击开始对话，左边选择代码助手直接使用。 特点优势： 可能是国运级别的科技成果，由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 同时做到了强大（比肩 O1 的推理能力）、便宜（参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级）、开源（任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的 mini 模型）、免费（官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用）、联网（暂时唯一支持联网搜索的推理模型）、本土这六条。 使用方法： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白之后，正式开始对话。 相关测试及设计思路： 用 Coze 做了效果对比测试。 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向，Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。

在中国下载 ChatGPT 分为苹果系统和安卓系统两种情况： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装，注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统： 1. 安装 google play： 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后，打开 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法为：在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后，即可开始使用 ChatGPT 4o。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。使用时，打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。

Stable Diffusion 的 ImageBrowser 插件可以通过以下方式下载： 因为该插件还没有收录到官方的插件列表当中，您可以到这个网址去下载：https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff ，或者是去作者的云盘链接下载。安装之后重启，就可以看到这个插件。 另外，大多数的模型都是在 Civitai（C 站）这个网站里面下载，网址为：https://civitai.com/ 。使用 C 站时需要科学上网，点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型。下载的模型保存位置如下： 大模型：存放在 SD 根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹。 Lora：存放在根目录下的相应文件夹。 VAE：存放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型。下载的 Embedding 可以在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的 embeddings 文件夹里。

PixVerse 可以在以下网址下载：https://pixverse.ai/ 。 它具有以下特点： 人少不怎么排队，还有换脸功能。 支持文生视频、图生视频，人物一致性角色创建。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向、反向提示词、选风格、种子值，支持多种尺寸。 图生视频支持正向提示词、运动强度、种子值。 一致性人物角色支持正向、反向提示词、选人物、种子值，支持多种尺寸。 暂时不支持镜头控制，默认生成 4s 视频。 相关教程：

以下是关于模型下载的相关信息： ComfyUI BrushNet 模型下载： 原项目：https://tencentarc.github.io/BrushNet/ 插件地址：https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper 模型下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 第一次运行会自动下载需要的模型，如果使用 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet。 因环境问题，也可手动下载后放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。 SD 模型下载： 常用的模型网站有： 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录

要将 ollama 下载到其他盘，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 新建环境变量：ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\\Users\\%username%\\.ollama\\models 。添加环境变量添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。 2. 进入 ollama 官网下载：地址为 https://ollama.com/ 。 3. 下载语言模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llama 模型下载至本地。 选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载，下载完成并测试。 4. 下载图像模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llava 模型下载至本地。 选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载，下载成功。 5. 在 Comfy 中使用： 下载并安装 ollama 节点，下载地址： ，下载完成后安装到节点目录。 在 Comfy 中调用。 此外，还有以下相关信息供您参考： 为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 网站中，复制代码。然后，像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可。 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：点击进入，根据您的电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 。下载完成后，双击打开，点击“Install”。安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R ，输入 cmd，点击回车。如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。回车后，会开始自动下载，等待完成。（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。