如何在本地运行 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B及硬件配置推荐

Llama 3是Meta AI开发的大型语言模型的最新突破。其产品包括两个出色的变体：80亿参数的Llama3 8B和700亿参数的Llama3 70B。这些模型因其在各种自然语言处理任务中的出色表现而受到广泛关注。如果您有兴趣在当地利用它们的力量，本指南将引导您使用ollama工具完成整个过程。

什么是Llama 3？

在深入探讨技术细节之前，让我们简要探讨一下 Llama3 8B 和70B型号之间的主要区别。

Llama 3 8B

Llama 3 8B型号在性能和资源需求之间取得了平衡。它拥有80亿个参数，提供令人印象深刻的语言理解和生成功能，同时保持相对轻量级，使其适用于具有适度硬件配置的系统。

Llama3 70B

另一方面，Llama 3 70B型号是一个真正的庞然大物，拥有惊人的700亿个参数。这种复杂性的增加转化为各种NLP任务的增强性能，包括代码生成、创意写作，甚至多模态应用程序。然而，它也需要更多的计算资源，需要具有充足内存和GPU能力的强大硬件设置

Llama 3 的性能基准

Llama-3-8B 和 Llama-70B 基准测试

为了帮助您做出明智的决定，以下是一些性能基准，比较了Llama3 8B 和70B模型在各种NLP任务中的表现：

任务	Llama 3 8B	Llama 3 70B
文本生成	4.5	4.9
问答	4.2	4.8
代码补全	4.1	4.7
语言翻译	4.4	4.9
综述	4.3	4.8

注意：分数基于 1 到 5 的等级，其中 5 分表示最高表现。

如您所见，Llama 3 70B模型在所有任务中始终优于8B变体，尽管计算要求更高。然而，8B型号仍然提供了令人印象深刻的结果，对于那些硬件资源有限的人来说可能是一个更实用的选择

在本地运行 Llama 3的先决条件

要在本地运行 Llama 3模型，您的系统必须满足以下先决条件：

硬件要求

• RAM：Llama 3 8B至少16GB，Llama 3 70B至少64GB或更多。
• GPU：具有至少8GB VRAM的强大GPU，最好是支持CUDA的NVIDIA GPU。
• 磁盘空间：Llama 3 8B约为4GB，而Llama 3 70B超过20GB。

软件要求

• Docker：ollama依靠Docker容器进行部署。
• CUDA：如果使用NVIDIA GPU，则必须安装并配置相应的CUDA版本

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