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笔记本电脑安装属于自己的Llama 3 8B大模型和对话客户端

选择 Llama 3 模型版本（8B，80 亿参数）

特别注意： Meta 虽然开源了 Llama 3 大模型，但是每个版本都有 Meta 的许可协议，建议大家在接受使用这些模型所需的条款之前仔细阅读。

Llama 3 模型版本有几个，我们主要关注 80 亿参数（Llama 3 8B）和 700 亿参数（Llama 3 70B）这两个版本。它们对电脑系统配置有不同的要求，主要计算资源（即：CPU/GPU）和内存来存储和处理模型权重：

Llama 3 8B 版本：对于 80 亿参数的模型，建议至少 4 核 CPU，至少 16GB 内存（推荐 32GB 或更高），以确保模型加载和运行过程中的流畅性；模型文件大小 5 GB 左右，磁盘空间有 10GB 足够了；GPU 是可选的，它可以显著提高推理速度

Llama 3 70B 版本：对于 700 亿参数的模型，CPU 要求显著提高（建议 16 核以上），至少需要 64GB 内存（推荐 128GB 或更高），模型在推理时会占用大量的内存资源；模型文件超过 20GB，远超 8B 版本；强烈推荐使用高端 GPU，以实现有效加速

综上所述，8B 版本比较适合我们个人电脑，硬件配置基本能符合，同时模型又不失推理效果：

下载 Llama 3 8B 模型文件

我们第一步是想自己部署尝鲜，因此直接下载压缩后的模型权重，文件为GGUF格式，GGUF格式是为了快速推理和优化内存使用而设计的，相比以前的GGML格式，GGUF支持更复杂的令牌化过程和特殊令牌处理，能更好地应对多样化的语言模型需求。就是因为有GGUF格式，Llama 3大语言模型才可以在笔记本电脑上运行，同时GGUF就一个文件，也简化了模型交换和部署的过程，它对促进模型的普及和应用有着积极作用。

因为Hugging Face官网正常无法访问，因此推荐国内镜像进行下载：

官网地址：[https://huggingface.co/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/tree/main]

国内镜像：[https://hf-mirror.com/QuantFactory/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/tree/main]

GGUF 模型文件名称接受，如上述列表中，有Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf和Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q5_K_M.gguf等：

Instruct代表本模型是对基线模型进行了微调，用于更好地理解和生成遵循指令（instruction-following）的文本，以提供符合要求的响应

Q4/Q5 等代表模型权重的量化位数（其中Q是Quantization的缩小，即量化），是一种模型压缩技术，用于减少模型大小，同时降低对计算资源的需求（特别是内存），但又尽量保持模型的性能；数字4或5则代表量化精度的位数（Q4 是 4 位，Q5 是 5 位等），精度越高模型体积和内存使用也会越大，但仍然远小于未量化的基线模型

K_M/K_S代表含义笔者还未明确，K可能是Knowledge的缩写；M应该是Medium缩写（即中等模型），S应该是Small缩小（即小模型）；若有明确的朋友，还望不吝告知，共同进步！

若个人电脑配置不是特别好，我们可以选择Q2_K版本（大小 3.2GB），它相较于Q4_K_M版本（大小 4.9GB），Q2版本的推理精度较低，但速度较快，而Q4版本在速度和精度之间均取得了很好的平衡，因此首选推荐Q4_K_M版本。

点击下载图标即可下载，由于文件较大，浏览器的下载容易过程容易终端，重试可继续下载（笔者浏览器中断了好几次，总共耗时 4 个多小时）

启动大模型服务端

GGUF模型量化文件下载完成后，我们就可以来运行Llama 3大模型了。首先打开一个 Terminal 终端窗口，切换到GGUF文件目录，设置 Python虚拟环境：

# 切换到存放GGUF文件目录
cd ~/PythonSpace/Llama3-8B/

# 切换Python 3.12.2版本
conda activate PY3.12.2

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv venv
source ./venv/bin/activate

# 安装依赖包
pip install llama-cpp-python
pip install openai
pip install uvicorn
pip install starlette
pip install fastapi
pip install sse_starlette
pip install starlette_context
pip install pydantic_settings

# 启动Llama大模型
python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model \
   ./Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf \
   --n_ctx 2048

最后启动 Llama 模型命令中，n_ctx 2048代表单次回话最大 Token 数量。启动成功，我们应该看到类似如下的信息：

恭喜你，你已经迈入 Llama 大模型大厦的大门了，后面存在无限可能，就看我们的创意了！

编写 Llama 模型对话客户端

接下来，我们将使用llama-cpp库和openai库在个人电脑上快速搭建Llama 模型的客户端，开始尝鲜大模型（它目前只是个控制台客户端，还不能如 ChatGPT 那样有可视化的界面，但它的功能一样完备，所以请各位不用着急，我们先来体验一下 Llama 大模型，可视化的界面下文我在和大家分享）。

Python 客户端代码如下，为了后续方便演示，这个 Client.py 文件也放到GGUF模型文件一起：

我们使用OpenAI接口来与 Llama 交互，上面启动模型的最后，我们看到服务端 IP 是本地，端口是8000 接着，我们使用 2 条信息对历史记录进行初始化：第一个条是系统信息，第二个条是要求模型自我介绍的用户提示，为了避免长篇大论，我这里限制了回答的长度和字数 接下来，通过>提示符等待用户（即我们）输入，输入bye、quit和exit任意一个即代表退出客户端 
from openai import OpenAI

# 注意服务端端口，因为是本地，所以不需要api_key
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",
         api_key="not-needed")

# 对话历史：设定系统角色是一个只能助理，同时提交“自我介绍”问题
history = [
    {"role": "system", "content": "你是一个智能助理，你的回答总是正确的、有用的和内容非常精简."},
    {"role": "user", "content": "请用中文进行自我介绍，要求不能超过5句话，总字数不超过100个字。"},
]
print("\033[92;1m")

# 首次自我介绍完毕，接下来是等代码我们的提示
while True:
    completion = client.chat.completions.create(
        model="local-model",
        messages=history,
        temperature=0.7,
        stream=True,
    )

    new_message = {"role": "assistant", "content": ""}

    for chunk in completion:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
            new_message["content"] += chunk.choices[0].delta.content

    history.append(new_message)
    print("\033[91;1m")

    userinput = input("> ")
    if userinput.lower() in ["bye", "quit", "exit"]: # 我们输入bye/quit/exit等均退出客户端
        print("\033[0mBYE BYE!")
        break

    history.append({"role": "user", "content": userinput})
    print("\033[92;1m")

我们新打开一个 Terminal 终端窗口，同样切换目标到 GGUF 文件目录，并且激活 Python 虚拟环境：

# 切换到存放GGUF文件目录
cd ~/PythonSpace/Llama3-8B/

# 切换Python 3.12.2版本
conda activate PY3.12.2

# 激活虚拟环境（之前已经创建）
source ./venv/bin/activate

# 启动客户端
python client.py

首次打开客户端，因为有第一个默认的自我介绍问题，稍微有点忙，但是可以看到，Llama 模型按照我们的要求完成了自我介绍，总体还不赖：

接着，我给Llama 模型来了一个类哲学的问题：请你用中文问答：人为什么要不断追求卓越？

Llama 模型的回答非常精简，且只有 5 句话，所谓言简意赅：

上图中，红色为我的输入，绿色为模型的答复，超级赞！

禅定：总结

现在我们的Llama 模型聊天机器人已准备就绪，我们想问什么就可以问什么，尽情享受吧。

当然，我们废了大半天劲，如果只是和模型简单的聊聊天，那就有点可惜了，或者说如果要人工输入，那我们本地部署的意义就不大。

假设能够通过程序的方式，自动调用本地部署的Llama 模型是不是可以提供我们工作效率；Llama 模型的能力非常广泛，可用于多种场景和任务：

自然语言生成：Llama 3 能够生成连贯、高质量的文本，包括文章、故事、诗歌等创意写作，以及邮件、报告等实用文体。 对话系统：模型可以用于构建聊天机器人或 AI 助手，进行自然、流畅的对话交流，提供信息查询、娱乐互动等功能。 代码生成：它在代码生成任务上表现优异，能够根据描述自动生成或补全代码片段，辅助程序员提高开发效率。 翻译：Llama 3 支持跨语言应用，可以实现文本的自动翻译，覆盖多种语言对。 文本摘要：能够自动生成文章、报告的摘要，提取关键信息，帮助用户快速浏览大量内容。 情感分析和文本分类：可以识别文本中的情绪倾向、主题分类，为企业提供市场洞察、客户服务优化等。 问答系统：高效准确地回答用户提出的问题，无论是常识性问题还是专业领域的复杂询问。 个性化推荐：基于用户的历史交互和偏好，生成个性化的推荐内容，如新闻、商品、音乐等。 文本生成图像描述：结合多模态技术，Llama 3 可以根据文本描述生成图像内容的描述，助力图像生成或图像检索。 法律文档处理：微调后的模型可以用于法律文档的理解、分析，比如合同审查、案例研究等。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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更新时间 2024-06-19