点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了
就在昨天，Meta 发布了 Llama 3.1，这次带来的中杯、大杯和超大杯3个版本。
从纸面数据来看，Llama 3.1 超大杯已经能跟 GPT-4 Omni、Claude 3.5 Sonnet 分庭抗礼了。
而中杯和大杯更是将同量级的对手摁在地上摩擦。
要知道，Llama 的对手可是闭源模型啊工友们！
小扎同志说，开源AI会成为行业的标准，就像Linux一样！
不管怎么说，既然你开源了，那我就在本地部署起来吧。
本文使用 Ollama 在本地运行大语言模型，它不止能运行 Llama 3.1 ，还支持阿里的 qwen2 等开源模型。
同时借助 OpenWebUI 的帮助，让你可以在图形化界面里跟 Llama 3.1 聊天互动。
Ollama 是一个专门为在本地环境中运行和管理大型语言模型（LLM）而设计的开源工具。
打开 Ollama官网 下载 Ollama。
根据你的系统去下载对应的安装包即可。下载完就运行它，傻瓜式安装，一直点“下一步”就行了。安装完你就能看到一个客户端的图标。
回到 Ollama官网，进入 Models 页面，这里会列出很多热门的模型。你也可以在搜索框里搜索自己想要的模型。
这里我们选择 llama3.1 。
蓝框可以选择不同量级的 Llama 3.1 模型，红框是选中的这个模型的下载和运行命令。
405b的模型231个G，我电脑实在玩不起，硬盘的剩余空间都没这么大😭
我就拿8b的模型演示一下吧～
在终端输入这条命令就会开始下载 Llama 3.1 8b的这个模型，如果已经下载过了它会直接运行，不需要重复下载。
ollama run llama3.1
下载并运行成功后，你就可以在终端跟 Llama 3.1 这个模型对话了。
当然啦，如果你觉得 Llama 的中文不太强，可以试试阿里的 qwen2 ，在 Ollama官网 搜 qwen2 选择指定版本，复制下载命令到终端执行即可。
在终端和大语言模型聊天实在太原始了，有套好看的 Web 界面会更容易在老板面前装杯。
本文要介绍的是 OpenWebUI，使用 docker 运行它会比较方便。
看到 docker 不要慌，很简单的。
打开 docker官网 ，根据你的系统下载对应版本的 docker 客户端。
接着继续傻瓜式安装即可。
安装完 docker 后，需要打开 docker 客户端。
接着我们打开 OpenWebUI 的文档，文档列出几种运行方式，如果在本地运行，复制红框的命令在终端运行即可。如果你电脑有N卡，可以用绿框那条命令。
执行完上面的命令后，在浏览器访问 http://localhost:3000/ 就能看到下面这个界面。
首次注册的用户是管理员账户，邮箱和密码都可以随便填，这些都是保存在你本地的数据。只要你记得自己注册的是什么邮箱和密码就行了。
登录后就能看到上面这个界面，在聊天窗上方选择 llama3.1 模型就可以开始愉快的聊天了。
以上就是本文的全部内容啦。下一篇打算介绍一下“如何在本地部署一个基于 Llama 3.1 的 Coze 平台” 😁
点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了