🐑 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。

Ollama 的下载链接为：https://ollama.com/download 。 Ollama 具有以下特点： 1. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。 4. 支持用户自定义模型，可通过简单步骤修改模型的温度参数等。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装完之后，确保 ollama 后台服务已启动（在 macOS 上启动 ollama 应用程序即可，在 Linux 上可以通过 ollama serve 启动）。可以通过 ollama list 进行确认。还可通过 ollama 命令下载模型。

以下是安卓系统下载与安装 ChatGPT 的详细步骤： 1. 打开系统自带的谷歌服务框架： 打开系统设置。 拉到最底下，点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play： 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店，点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，注意开发者是 OpenAI，别下错了。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下： 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。 若账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡即可，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。 4. 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。 5. 订阅 GPT4 Plus 版本： 先在 Google Play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。

以下是一些可以获取提示词的途径： Dynamic Prompts 插件：勾选魔法提示词，一般选中后会后台下载提示词模型，每个大概 800m。您可以通过上面的 url 去详细了解其他的 prompt 模型。 相关网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 老六提示词插件：其 GITHUB 下载链接是：https://github.com/thisjam/sdwebuioldsixprompt ，也可在作者的网盘链接中下载。

以下是在苹果和安卓系统下载 ChatGPT 的方法： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果，下载安装即可，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。 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，别下错了。 可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下：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，就可以开始使用 ChatGPT 4 了。 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。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。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4，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。

以下是关于 SUNO 下载的相关信息： Suno 是一款强大的 AI 驱动歌曲生成器，被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出完整音乐作品。 地址：https://www.suno.ai/ 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户：每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户：每月 2500 点数（约 500 首歌），按月 10 美元，按年 8 美元/月，96 美元/年。 Premier 用户：每月 10000 点数（约 2000 首歌），按月 30 美元，按年 24 美元/月，288 美元/年。 点击 Create 有两种模式： 默认模式：关闭个性化，可进行歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等操作。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等帮助生成。 开始生成：填写好所需内容后，点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载： Suno 新功能“Suno Scenes”可通过照片或视频生成独特音乐，目前只有 iOS 客户端，且系统版本需升级到 17.0+，下载需要使用美国 ID 并在美国 IP 环境下体验。更新/安装客户端：suno.com/ios 。 网址：https://suno.com/create ，优点是回答问题更准确、上下文衔接更好，限制是需要翻墙和邮箱注册，每日有免费额度 10 首歌。Custom Mode 开启为自己有歌词，关闭则随机生成歌词，只要填描述。Instrumental 可出纯音乐曲子，Style of Music 用简短自然语言描述（最多 100 字符）。

要让 AI 为您生成可下载的 Excel 表格，可以参考以下方法： 1. 编写完整的提示词：最外围的核心是明确两个目的，一是生成符合要求的单词卡内容，二是按照对应的位置把内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程中，先给出基本示例作为 GPT 完成任务的核心依托，再根据不同生成内容限定规则。 2. 测试结果：输入多个单词进行解析，效果可能会有差异，但大体格式可能符合要求。对于不符合最初设定的部分，可通过复制粘贴进行调整。下载 Excel 表格后，需复制填好的表格并粘贴到自己的表格中，同时注意留好原 Excel 的备份文件。上传时可能需要压缩文件，但某些压缩格式可能存在问题。 3. 批量产出：上传压缩文件，上传成功后点击相应操作完成套版，从而获得符合要求的表格。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。