Meta公司一直致力于这样一个理念：“ that open source not only provides great technology for developers, but also brings the best out in people”，翻译过来就是开源不仅为开发人员提供了出色的技术，而且还将给人们带来更好的。但是前几天李彦宏说开源模型没有未来？我们的红衣大叔安全专家周总也提倡大家开源。
所以，到底开源好还是闭源好呢？
今天通过一个大模型案例来简单思考下这个问题。
下面主要介绍如何在本地部署llama3大模型，本次介绍拥有80亿参数的llama3:8B版本的部署。
大模型排名情况
简单介绍llama3大模型
Llama 3是Meta 公司开发的Llama系列模型的第三个版本，本次提供 8B 和 70B 参数大小的版本。Llama3拥有改进的推理能力。
llama3大模型的版本
| 模型版本 | 参数大小 | 模型大小 | 发布时间 |
|---|---|---|---|
| llama3:70b | 700亿 | 40GB | 2024-4-18 |
| llama3:8b | 80亿 | 4.7GB | 2024-4-18 |
预告了正在训练中的400B+模型，性能追赶GPT4
指令微调模型
预训练模型
开始部署
技术栈组成
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系统：linux系统（内存16GB 、CPU4C、 存储100GB、 无显卡）
-
大模型运行框架：ollama
-
使用模型：llama3:8b
-
web项目：open-webui
[本次使用8b模型，节省下载时间，如需使用其他模型，方法步骤相同，切换下载的模型即可]
第一步：安装ollama
- linux上安装很简单,官网：https://ollama.com/
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- 修改ollama服务启动脚本
vim /etc/systemd/system/ollama.service ... [Service] #增加,（不修改，后续如果其他主机调用api接口会报无法连接错） Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" ...
- 启动ollama服务
systemctl daemon-reload systemctl restart ollama
- 测试ollama接口是否可以访问
直接浏览器访问http://服务器ip:11434，如返回 ollama in runninng,表示正常，可以继续下面的步骤
第二步：模型管理—下载模型llama3:8b
- 安装好ollama后直接使用ollama下载运行llama3:8b即可（如需下载其他模型，使用此方法即可，建议多尝试几个模型比如gemma、qwen等）
ollama run llama3:8b
第三步：部署open-webui
本次介绍使用open-webui来接入大模型，如有其他web项目，也可以使用，保持ollama接口一致即可
- 使用docker部署open-webui，需要补充docker基础知识的朋友可以参考安装docker教程
docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main #如果镜像拉取速度慢，可以使用下面的镜像 docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pzl_images/open-webui:main
-
部署完，访问
http://ip:8080 -
注册管理员账号（注意，注册的第一个账号为管理员账号，后面注册的账号均无管理权限，且需管理员同意注册）
4. 管理员设置—需要在管理员设置中，修改默认用户角色为“用户”，不然新注册用户无法直接登录使用，需要管理员面板中分配角色才能使用
- 选则对话模型
第四步：开始使用AI
- 普通用户界面
- 管理员界面
注意，如果你的ollama上跑了多个模型，需要在使用前切换模型
到这里，就介绍完了，如何使用Ollama部署AI大模型，就是这么简单
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