前言家人们！微软又用爱发电了！一觉醒来，微软发布了最新的小模型三兄弟：Phi-3.5-MoE-instructPhi-3.5-mini-instructPhi-3.5-vision-instruct三兄弟的表现可以说是相当的不错，其中，Phi-3.5-MoE在基准测试中击败了Llama3.18B、Mistral-Nemo-12B，Gemini1.5Flash。在推理能力方面它也优

一.环境介绍高性能应用服务HAI拥有丰富的预装应用，可以将开源社区的前沿模型快速转化为您专有的部署实践，一键拉起，即开即用。现已支持在HAI购买页的社区应用中，找到Llama3.1等应用的入口，简单选型后，即可一键启动推理服务。Chatchat项目介绍该项目利用langchain思想，实现

 “免费版（Llama3.1扩展包）”是英智大模型推理API服务平台面向开发者推出的Llama3.1免费套餐，供广大开发者无门槛、不限制Tokens、永久使用，每位用户限购1次。包含服务：“英智Llama3.1服务”：QPS（每秒查询数）限制为1次，统计Tokens。立即免费使用Llama3.18B，请访问：https:

7月份，Meta正式发布迄今为止最强大的开源模型——Llama3.1，包含了405B、70B和8B三个版本的模型。 作为开发者，如何在项目里快速运行LLaMa3.1大模型？今天，我们结合英智未来自己的LLM推理API平台，给大家介绍一套免费实践流程。免费使用地址：https://cognihub.baystoneai.com方式一：

ollama安装和运行llama3.18bcondacreate-nollamapython=3.11-ycondaactivateollamacurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|shollamarunsongfy/llama3.1:8b就这么简单就能运行起来了.我们可以在命令行中与他交互.当然我们也可以用接口访问:curlhttp:/

领先的开源人工智能代码助手。您可以连接任何模型和任何上下文，以在IDE内构建自定义自动完成和聊天体验推荐以下开源模型：聊天：llama3.1-8B推理代码：deepseek-coder-v2:16b嵌入模型nomic-embed-text模型默认存储路径：C:\Users\你的用户名\.ollama\models\blobs模型离线下

目前，LLAMA3.1模型分为8B、70B、405B三个版本，其中70B和405B对于显存的要求均已超过了一般家用电脑的配置(或者换个说法，用一张4090也是带不起来的)，所以运行8B即可。LLAMA3.18B的性能约相当于ChatGPT3.5。经过我的测试4080、2080、intelultra9185H（无独立显卡，其能力约相当于1060）

引言在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）不断推动着技术边界的扩展。Meta最新推出的Llama3.1模型系列，以其卓越的性能和广泛的应用前景，引起了业界的广泛关注。现在，激动人心的消息来了——Llama3.1已经在AmazonBedrock上线，让开发者和研究人员能够即刻体验这一革命性技术

手把手教你本地运行Meta最新大模型：Llama3.1，可是它说自己是ChatGPT？ 就在昨晚，Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型：Llama3.1。该模型共有三个版本：8B70B405B对于这次发布，Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外，Meta还进行了广泛

openbuddy对于llama3.18b模型进行了少量的中文训练实现了不错的中文理解处理，以下是使用社区提供的gguf格式，制作一个ollama新模型模型制作下载模型下载gguf文件，推荐使用加速工具Modelfile参考了llama3.1的FROM/home/models/openbuddy-llama3.1-8b-v22.1-

2020年，OpenAI团队发表论文，正式提出了大模型开发的经验法则ScalingLaw，目前它并没有统一的中文名称，大致可以理解为“规模法则”，更通俗地说是“大力出奇迹”。2022年年底，ChatGPT的横空出世验证了“规模法则”的“智能涌现”能力——规模越大，效果越优。要提升模型效果，就需要不

4.2.3数据处理和质量控制鉴于我们的大部分训练数据都是模型生成的，因此需要仔细清理和质量控制。数据清理。在早期阶段，我们观察到数据中常见的一些不良模式，例如过度使用表情符号或感叹号。因此，我们实施了一系列基于规则的数据删除和修改策略来过滤或清理有问题的数据。例如，为了减

今天，跟大家分享一下，如何在自己电脑上使用到最新的llama3.1大模型。直接上教程：1，访问这个地址：https://ollama.com/点击“Download”，进入下载页面。此时，你会看到下面这个页面，根据实际情况选择下载版本，我这里是选择的windows版本。安装包下载好之后，进行安装。2，下载安装

Llama3.1以405B参数规模领先GPT-4o，并在多项基准测试中展现出强大的性能，尤其是在通用常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面。Llama3.1的参数规模和性能参数规模Llama3.1系列模型包括8B、70B和405B三种参数规模，其中405B模型包含4050亿个参数，是近年来规模最大LLM