昨日，Meta公司发布了人工智能模型——Llama 3.1。
那么Llama 3.1 405B的效果怎么样？我们来对比一张图，横向对比一下GPT-4。
可以看出，Llama 3.1 405B在各类任务中的表现可以与GPT-4等顶级的模型相差无几。
那么，我们怎样才能用到这款强大的Llama 3.1 405B模型呢？最直接的方式是通过Meta.ai平台，但目前这一途径仅对美丽国的用户开放。
那有无适合平民用的大模型嘞。
接下来我们将在本地部署Llama 3.1 8B（环境所迫）
1.环境准备
（1）Windows10系统及以上的计算机
（2）内存要求：8GB内存可运行7B模型，16GB可运行13B模型，32GB运行可33B模型
（3）网络环境:不需要科学上网（翻墙）
（4）小谢此次搭建的电脑环境如图，又无GPU，这配置只能搭个入门级别的大模型。若有GPU，响应速度则更快。
2.部署安装过程：
（1）从官网进行下载：https://ollama.com/download 选择windows系统版本，也可以看到它也同时支持mac系统和Linux系统。
但似乎它的下载速度对我来说太不友好了。于是进行科学上网下载了安装包，如有需要后台私信回复Ollama即可获取百度网盘下载地址。
安装包下载完成点击安装
在此界面直接运行命令ollama run llama3.1，此时国内网络速度就非常快
耐心等待进度条跑完即可。
当然你想要其他的大模型可以回到官网，点击Models
部署完成后可直接发送消息提问
所以它能做什么呢？
我们来看看它的自述：
I’m a large language model, my capabilities include:
\1. Answering questions: I can provide information on a wide range of topics, from science and history to
entertainment and culture.
\2. Translation: I can translate text from one language to another (currently supporting 100+ languages).
\3. Text summarization: I can summarize long pieces of text into concise and easily digestible content.
\4. Conversation: I can engage in natural-sounding conversations, using context and understanding to respond to
questions and statements.
\5. Content generation: I can generate text based on a prompt or topic, such as articles, stories, or even
entire scripts.
\6. Language analysis: I can analyze and understand the structure and meaning of language, including syntax,
semantics, and pragmatics.
\7. Text classification: I can classify text into categories, such as spam vs. non-spam emails or
positive/negative reviews.
\8. Sentiment analysis: I can determine the emotional tone behind a piece of text, such as happy, sad, or
neutral.
那咱们来看它的效果！我向它抛出了一个问题：
为防止长期摸鱼导致变笨，特此准备了几道题考考你！
1.至今思项羽，不（）过江东。
2.阳春布（）泽，万物生光辉。
3.书籍是人类进步的阶梯。——高尔（ ）
4.世人笑我太（）癫，我笑他人看不穿。
5.老夫聊发少年（），左牵黄，右擎苍。
6.危楼高百尺，手可摘（）辰。
7.君问归期未有（ ），巴山夜雨涨秋池。
8.（ ）面边声连角起，千嶂里，长烟落日孤城闭。
9.料峭春风吹酒醒,（ ）冷,山头斜照却相迎。
10.（ ）闻琵琶已叹息，又闻此语重唧唧。
11.锦瑟无端（）（）弦，一弦一柱思华年。
我们先来看一下部署在本地的大模型Llama 3.1 8B，看来效果不错。
对比一下“小谢取证”的回答：
“小谢取证”直接出答案，部署在本地的大模型Llama 3.1 8B提供了更为详细的翻译。但是两者给出的答案都有些许错误。当然，这也取决于他们的模型是否强大。
我们可以看到，我们部署到本地的界面是cmd界面下运行的，如果我们想可视化呢？先上效果图。
具体是用到Ollama Web UI，这边咱们直接使用大佬已集成好的环境直接使用。需要软件可后台私信。
在我们使用完后，关闭该模型。那么我们下次如何重新打开呢
直接点击“开始”菜单，选择字母“O”，启动Ollama
其次，直接打开该软件，点击聊天界面即可。
此时它就会自动调用命令。可以看到访问端口是3000
再使用http://localhost:3000/在浏览器访问即可。
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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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总结
**文章总结：Meta公司发布Llama 3.1 405B，与GPT-4媲美但国内限制**Meta公司最新发布的人工智能模型Llama 3.1 405B在各项任务中的表现与GPT-4等顶级模型相当出色。然而，该模型目前主要通过Meta.ai平台供美国用户使用，对国内用户而言存在限制。为此，文章介绍了如何在本地部署Llama 3.1的8B版本作为替代方案，并详细指导了环境准备、安装包下载与安装过程。
**本地部署指南**：
- **环境需求**：需Windows 10及以上系统，根据模型大小匹配适当内存（8GB起），无需特殊网络环境，有GPU可加速。
- **下载与安装**：从Ollama官网下载Windows版本安装包，通过命令行`ollama run llama3.1`进行安装与启动。
**模型功能应用**：
Llama 3.1模型具备多项功能，包括回答问题、翻译、文本摘要、对话、内容生成、语言分析、文本分类、情感分析等。文章通过古诗词填空题测试，展示了该模型在实际应用中的效果，并对比了其他工具的准确性。
**可视化与重启操作**：
引入Ollama Web UI进行界面优化，方便用户以图形界面进行交互。模型部署后，可通过开始菜单或直接打开软件重启会话，通过localhost访问。
**学习资源分享**：
文章最后部分，作者分享了一套全面的AI大模型学习资源，包括学习思维导图、视频教程、实际应用报告、落地案例PPT、经典电子书籍以及面试题及答案等，旨在帮助读者从零开始逐步掌握AI大模型技术，提高实战能力和竞争力。
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