4 月 19 日 Meta 重磅推出了最新大型开源人工智能（AI）模型——Llama 3，模型分为两种规模：8B 和 70B 参数，旨在让个人、创作者、研究人员和各种规模的企业能够负责任地试验、创新和扩展他们的想法。

已经可以很方便的在本地部署、体验。

Linux 系统下安装脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows 系统下载安装：

https://ollama.com/download/windows

macOS 系统下载安装：

https://ollama.com/download/mac

Docker 下安装脚本：

# CPU 模式
docker run -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

# GPU 模式
# 1.配置 apt 源
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
# 2.更新源
sudo apt-get update
# 3.安装工具包
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

# docker 使用 GPU 运行 ollama
docker run --gpus all -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

# docker 部署 ollama web ui
docker run -d -p 8080:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway --name ollama-webui --restart always ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main

# 使用 docker 中的 ollama 下载并运行AI模型（示例为阿里通义千问 4b-chat）
docker exec -it ollama ollama run qwen:4b-chat

安装完 ollama 后，拉取运行 llama3

# 运行模型 若没有当前模型 则自动下载后再运行 
ollama run llama3
# 仅下载模型 默认是 8b 模型 若其他模型则用 ollama pull llama3:70b
ollama pull llama3
# 查看当前已存在的模型
ollama list
# 删除指定模型
ollama rm llama2

ollama run llama3 就可以开始对话了(若未下载该模型则自动下载)

先来个简单的

有时候是用英文回答的，可以加上“用中文回答”

当然，目前的回答有时候还是比较“弱智”的

用来写代码

(⊙o⊙)… 要求用 C# ，结果用的 C, emmmm

​

个人体验小感受:

1、感觉中文回答明显要比英文回答慢一些；

2、回答中还是会冒出英文来；

3、对中文体验还不是太好，尤其是文学方面；

4、不想自己部署，也可以在线体验：https://llama3.replicate.dev/