前言:
Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 亿参数）、70B（700 亿参数）和 405B（4050 亿参数）模型。其中，405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。
本地部署的硬件要求，请确认您的硬件是否能够正常运行，以免浪费时间
Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G
Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间
具体模型的显卡需求：
llama3.1-8b，至少需要8G的显存 llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB 显存 llama3.1-405b，运行需要非常高的显存和硬件资源，至少需要大约 400-450 GB 显存，请谨慎选择。如果确定没问题，请继续往下看。
一、下载Ollama
Ollama 是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。【官网下载地址需要的请留言】请根据您的系统下载对应的版本
二、安装使用Ollama
双击安装，默认安装在C盘。安装完成后打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端，输入 ollama 命令，回车，即可显示 ollama 命令的使用帮助
三、下载llama 3.1模型文件
运行CMD命令，输入
ollama run llama3.1:8b
如果你的硬件强悍，显卡非常好，也下载更大的llama 3.1的模型70B和405B
ollama run llama3.1:70b
ollama run llama3.1:405b
耐心等待下载加载完成后就可以对话测试看看有没有问题。
四、配置远程访问
Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434，我们需要远程调用，可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口
三个变量的用途
变量名 值 说明 OLLAMA_HOST 0.0.0.0:8888 用于配置监听的 IP 和端口 OLLAMA_ORIGINS * 支持跨域访问，也可以指定特定域名，如：”baidu.com,hello.com” OLLAMA_MODELS C:\Users\Administrator.ollama 模型文件较大，建议调整到数据盘目录下。windows 修改环境变量的方法：
1、停止和退出ollama 服务
2、右键”此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量 > Administrator 的用户变量 > 新建用户变量”，把3个变量依次添加进去
3、然后重新启动 ollama 服务并加载模型
4、接下来我们就可以使用可视化的Web UI来远程使用了，这类UI有很多，推荐2款，之前有过介绍和官方都有详尽的文档，就不多说了，请参照官方文档。
Open WebUI
Github: https://github.com/open-webui/open-webui 官方文档：https://docs.openwebui.com/LobeChat
Github: https://github.com/lobehub/lobe-chat 官方文档：https://lobehub.com/zh/docs/self-hosting/start如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
L1.1 人工智能简述与大模型起源 L1.2 大模型与通用人工智能 L1.3 GPT模型的发展历程 L1.4 模型工程 L1.4.1 知识大模型 L1.4.2 生产大模型 L1.4.3 模型工程方法论 L1.4.4 模型工程实践 L1.5 GPT应用案例阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
L2.1 API接口 L2.1.1 OpenAI API接口 L2.1.2 Python接口接入 L2.1.3 BOT工具类框架 L2.1.4 代码示例 L2.2 Prompt框架 L2.3 流水线工程 L2.4 总结与展望阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
L3.1 Agent模型框架 L3.2 MetaGPT L3.3 ChatGLM L3.4 LLAMA L3.5 其他大模型介绍阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
L4.1 模型私有化部署概述 L4.2 模型私有化部署的关键技术 L4.3 模型私有化部署的实施步骤 L4.4 模型私有化部署的应用场景这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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总结
### 文章总结Meta（Facebook母公司）发布了Llama 3.1系列开源大语言模型，涵盖8B（80亿参数）、70B（700亿参数）及405B（4050亿参数）版本，其中405B为迄今最大模型。使用这些模型需确保硬件满足要求：Windows需3060以上显卡+8G以上显存+16G内存+至少20G硬盘空间；Mac需M1或M2芯片+16G内存+20G以上硬盘空间。显存需求随模型增大显著提升，405B模型需大约400-450GB显存。
**操作指南**：
1. **下载Ollama**：开源大模型管理工具，支持模型训练、部署及监控，兼容TensorFlow、PyTorch等。
2. **安装使用Ollama**：通过PowerShell或CMD输入`ollama`查看使用帮助。
3. **下载Llama 3.1模型**：使用`ollama run llama3.1:x`（x为模型大小如8b、70b、405b）下载所需模型文件。
4. **配置远程访问**：通过修改环境变量调整Ollama监听地址及端口，支持跨域访问及模型文件优化配置到数据盘目录。
**学习资源推荐**：
- **书籍**：涵盖LLM大模型经典理论书籍。
- **报告**：640套大模型行业报告，全面覆盖理论研究、技术实现及应用案例。
- **视频教程**：系列视频教程助力学习。
- **学习路线**：
- **基础理解**：了解大模型基本概念、发展历程及核心原理。
- **API应用开发**：掌握OpenAI等API接口调用、Python编程及BOT工具框架使用。
- **应用架构实践**：深入理解并实践AI大模型应用架构及私有化部署。
**总结**：本文详细介绍了Llama 3.1模型的部署、使用以及配套学习资源的获取方式，帮助读者从零开始深入学习大模型技术，为AI时代的职业发展打下坚实基础。同时，推荐了全面的学习资源，包括书籍、报告、视频教程及详细学习路线，助力小白快速入门并进阶成为AI技术人。