【震撼发布】Llama3.2轻松上手：教你免费在本地电脑部署大模型助手
Meta 公司正式发布了多模态大模型 ——Llama3.2。今天斜杠君手把手教大家如何在本地电脑上部署Llama3.2大模型，个人电脑也可以轻松运行，打造一个属于自己的本地大模型助手。😊
一、安装前预习
Llama 3.2 是什么？
是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。
此次Meta一共发布了Llama 3.2的4个型号：
110亿和900亿参数的多模态版本。
10亿参数和30亿参数的轻量级纯文本模型。
Ollama 是什么？
Ollama 是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。
二、开始部署
1、下载安装程序
官网下载地址：https://ollama.com/download
备注：如果不能下载的，关注后回复"ollama"，获取安装包。
因为我的电脑是windows， 所以这里我下载Windows这个版本。
下载好了，程序大小一共是664M。
2、开始安装
下载好后，双击点开始安装：
这里要注意，默认Ollama 下载的模型模型保存在 C 盘，如果想更改默认路径的话，可以通过设置 OLLAMA_MODELS 进行修改。
(1) 右键“我的电脑”，选择“属性”。
(2) 选择“高级系统设置”，然后选择“环境变量”。
(3) 选择“新建”，然后输出变量名和变量值。
**这里要注意：变量名是一个固定值，一定要输入：**OLLAMA_MODELS
变量值就是你想要安装的目录，我这里设置的是D:\ollama\models
(4) 设置完后可以在cmd中检查一下：echo %ollama_models%
安装完成后，Win+R键调出运行窗口：
3、安装 Llama 3.2 大模型
在官网点击这里导航「Models」，可以看到所有可用大模型：
在窗口中键入cmd调出控制台，在控制台中运行命令：
ollama run llama3.2
这个命令安装的是3B模型。
**如果你想安装1B模型，请使用以下命令：
**
ollama run llama3.2:1b
下载速度很快，最主要国内网就可以下载，10M/S。
稍等一会儿，就安装完成了。
4、测试
先输入一个英文：
再输入一个中文的：
鲁迅为什么暴打周树人？
通过答案，可以看出，小参数模型还是那么能编故事，哈哈~
好了，到这里搭建**「本地电脑部署Llama3.2大模型」**的教程就为大家讲解到这里，大家快动手试试吧 ~
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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