LLaMA-3 (Large Language Model Meta AI 3) est un modèle d'intelligence artificielle générative open source à grande échelle développé par Meta Company. Il ne présente aucun changement majeur dans la structure du modèle par rapport à la génération précédente LLaMA-2.
Le modèle LLaMA-3 est divisé en différentes versions à échelle, notamment petite, moyenne et grande, pour s'adapter aux différentes exigences des applications et ressources informatiques. La taille des paramètres des petits modèles est de 8B, la taille des paramètres des modèles moyens est de 70B et la taille des paramètres des grands modèles atteint 400B. Cependant, lors de la formation, l'objectif est d'atteindre une fonctionnalité multimodale et multilingue, et les résultats devraient être comparables à GPT 4/GPT 4V.
Ollama est un outil de service open source de grands modèles de langage (LLM) qui permet aux utilisateurs d'exécuter et de déployer de grands modèles de langage sur leur machine locale. Ollama est conçu comme un framework qui simplifie le processus de déploiement et de gestion de grands modèles de langage dans des conteneurs Docker, rendant le processus rapide et facile. Les utilisateurs peuvent exécuter rapidement des modèles de langage open source à grande échelle tels que Llama 3 localement via de simples opérations de ligne de commande.
Adresse officielle du site Web : https://ollama.com/download
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Ollama est un outil qui prend en charge plusieurs plates-formes, notamment Mac et Linux, et fournit des images Docker pour simplifier le processus d'installation. Les utilisateurs peuvent importer et personnaliser davantage de modèles en écrivant un Modelfile, qui est similaire au rôle d'un Dockerfile. Ollama propose également une API REST pour exécuter et gérer des modèles, ainsi qu'un ensemble d'outils de ligne de commande pour l'interaction des modèles.
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ollama pull llama3:8b
Le téléchargement par défaut est lama3:8b. Les deux points avant les deux points ici représentent le nom du modèle, et les deux points après la balise représentent la balise. Vous pouvez voir toutes les balises de lama3 à partir d'ici
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Remarque : si vous souhaitez que le modèle le fasse. répondez en chinois, veuillez d'abord saisir : Bonjour ! Veuillez répondre en chinois
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docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
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Entrez l'adresse http://127.0.0.1:3000 pour l'accès
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llama3:8b
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