在个人 Linux 机器 (GPU/CPU) 上当地运行 LLaMA-3(Docker+Ollama+Open WebU ...

在当今快速发展的人工智能环境中，部署开源大型语言模型 (LLM) 通常必要复杂的盘算基础设施。然而，Ollama 的创新平台正在改变这一规范，支持在标准个人盘算机上使用这些强盛的模型，支持CPU和GPU配置。本指南先容了怎样使用 Ollama 在您自己的设备上设置和管理 LLM，重点先容了允许广泛的参数模型在仅具有 CPU 的系统上高效运行的技术进步。
本指南提供了使用 Ollama 平台安装 LLM LLaMA-3 的分步说明。假如您希望使用 Ollama 库中的不同模型，只需相应地更换模型名称即可。您可以在此处访问完整的 Ollama 库。
别的，本指南具体先容了Ollama的完整设置过程，包罗在基础设施中部署 LLaMA- 3模型，以及怎样使用 API 或Open WebUI UI与模型交互，并提供了安装步骤。别的，它还包罗使用 GPU 和 CPU 设置之间的性能比较。

先容

Ollama是一个强盛的框架，专为大型语言模型的当地实验而计划。它提供了一种用户友爱的方法来部署和管理人工智能模型，使用户可以或许直接从他们的机器运行各种预练习或自定义模型。 Ollama 的多功能性突出在于其全面的模型库，范围从较小的 80 亿参数模型到大量的 700 亿参数版本，可满意不同的盘算和应用需求。
OLLAMA 优化的技术看法
Ollama 采取了一系列优化来确保跨不同硬件设置的高效模型性能：
硬件优化：使用 GPU 加速显着提高性能，在纯 CPU 配置上实现高达两倍的处置惩罚速度。
模型压缩：实施量化和稀疏微调等先进技术，以淘汰模型

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