本地部署开源大模型Llama 3.1教程

2024年9月19日修改

2024年8月7日创建

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作者：废才

Llama 3.1使用教程：从安装到应用

注意：本文是视频教程的文字版。如果您更喜欢观看视频教程，请访问[ https://b23.tv/bHWya5W]。视频中包含了更直观的操作演示和详细解说。

Llama 3.1简介

Llama 3.1是由Meta（Facebook）最新发布的开源AI模型系列，包括8B、70B和405B三个版本。这里的B代表十亿，意味着最大的模型拥有405十亿个参数。参数数量通常与模型的"智能"程度成正比，但关键在于这些参数的使用效率。​

性能对比

Llama 3.1在多项测试中表现出色：

•
通用知识测试（MMLU）：88.6分，与GPT-4 Omni（88.7分）和Claude 3.5 Sonnet（88.3分）旗鼓相当。​

•
代码能力（HumanEval）：89.0分，略低于GPT-4 Omni和Claude 3.5 Sonnet。​

•
数学能力（MATH）：73.8分，超过GPT-4（64.5分）和Claude 3.5 Sonnet（71.1分）。​

Llama 3.1的优势

1.
完全开源：用户可以自由研究、修改和开发基于Llama 3.1的应用。​

2.
实际应用表现：​
◦
与GPT-4相比：23.3%情况下表现更好，52.2%情况下不相上下。​
◦
与Claude 3.5 Sonnet相比：24.9%情况下表现更好，50.8%情况下不相上下。​

本地部署Llama 3.1（8B版本）

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