选择模型版本:根据您的硬件配置,选择合适的Llama3版本。如果您的电脑性能一般,建议选择Llama3 8B版本;如果配置较高,可以考虑Llama3 70B版本。 下载模型:在命令提示符窗口中,输入ollama run llama3命令(如果需要下载70B版本,则输入ollama run llama3:70b)。Ollama将自动下载并部署所选的Llama3模型。 等待下载完成:...
打开终端,输入以下命令: ollama create llama3-chinese -f Modelfile 3. 验证模型 使用ollama list命令查看已导入的模型列表,确认llama3-chinese模型已成功添加。 4. 运行模型 使用ollama run命令启动模型,并通过API或Web界面与模型进行交互。例如,你可以发送HTTP请求到Ollama的API接口,获取模型的响应。 四、实际...
可以看到页面中让执行ollama run llama3即可 一般来说run是用来跑模型的,但是如果本地没有这个模型的话,ollama会自动下载 PS:国内的网络问题不知道有没有解决,下载模型的时候偶尔速度很快,但是很多时候速度很慢以至于提示TLS handshake timeout,这种情况建议重启电脑或者把ollama重启一下(不知道为啥,我同步打开GitHub...
ollamarunllama3 这里使用run命令就可以直接下载llama3了,然后等待下载完成。如下图就是下载完成,可以直接在这里提问了, 不过llama3对英文支持更好,可以用英文进行提问,英文不好的话也可以要求它用英文回答。 至此,用ollama部署一个可以离线使用的llama3大模型就好啦。
ollama run llama3 命令, 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 使用的是 标准的 仅解码 Decoder-Only 式的 Transformer 架构 ; 与之相对的ChatGPT使用的是 GPT...
😊 可以看出回答问题的时候占用的是你本地的CPU内存资源,当他结束后CPU瞬间得到释放 当然你的性能越好,他回答的速度也就很快 提示 如果想进入需要输入你对应模型的命令:ollama run llama3:8b 缺点就是在命令行访问十分的不方便
// 这是一个新的命令行,,记得要先进入debianproot-distro login debian//下载并运行大模型ollama run llama3 进行测试就跟上面一样了,这里相当于单独安装了一个模拟运行环境debian,会有一部分性能的消耗吧。有兴趣或者手机性能不错的到时候可以玩玩,感觉小模型在未来的某个时刻还是会有更广泛的应用场景,参数不用...
可以看到llama3大模型已经运行成功。 但是上面的是一个 one-line 复合指令,其实可以拆解为 C:\Users\llms>ollama pull llama3 C:\Users\llms>ollama run llama3 ollama pull llama3先拉取llama3模型,然后使用run llama3运行保存到本地的模型。
3. 进入 Ollama 容器. docker exec -it ollama /bin/bash 。(进入ollama容器的bash shell) 4. 运行 llama3 模型服务(llama3 是一个特定的模型名称) ollama 运行 llama3 模型文件会自动下载,你只需要等着下载完成就行了。 接下来你可以通过输入命令来运行模型: ollama run llama3 像这样提问:你是谁呢?
其实可以看到最新的一些模型,比如phi3,llama3。 也可以搜索,比如搜素qwen: 点开llama3可以看到: 下面也会提到一些用法: 打开Anaconda Powershell Prompt 输入ollama run llama3 模型默认的位置在: C:\Users\用户名\.ollama 如果想修改模型路径,可以设置系统环境变量:OLLAMA_MODELS ...