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Llama3本地部署的解决方案

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。
Llama3本地部署的解决方案_第1张图片

文章目录

  • 1. 前言
  • 2. 配置环境
    • 2.1 安装虚拟环境
    • 2.2 安装依赖库
    • 2.3 下载模型文件
  • 3. 运行代码
    • 3.1 修改文件
    • 3.2 运行API
    • 3.3 运行聊天界面
    • 3.4 Python调用API
      • 3.4.1 单轮对话
      • 3.4.2 多轮对话

1. 前言

  之前在[多图详解LLaMA 3的使用方法和进化之路](多图详解LLaMA 3的使用方法和进化之路)主要介绍了LLaMA 3的线上使用方法以及LLaMA 1逐步进化到LLaMA 3的理论分析，有同学提出建议，能否增加一篇本地部署LLaMA 3的博客。恭敬不如从命，这就给大家安排上。
Llama3本地部署的解决方案_第2张图片

2. 配置环境

  需要说明的是，本文是在Centos 7+CUDA 12.2+Python

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