llama3本地部署 ubuntu

### Ubuntu系统上部署Llama3模型

#### 准备工作
为了在Ubuntu环境中成功部署Llama3模型，需先确保系统的Python版本是最新的稳定版，并且已安装pip工具。这一步骤有助于后续顺利安装所需的软件包。

#### 安装环境依赖
通过命令行执行以下操作来设置必要的开发环境：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install python3-pip -y

接着按照特定需求调整`aiohttp`库的版本，以兼容其他组件的要求[^3]:

sudo pip install "aiohttp<3.8.0"
sudo pip install "aiohttp>=3.6.0"

#### 部署OLLAMA框架
针对希望简化大型语言模型部署流程的情况，推荐采用OLLAMA这一解决方案。该方案不仅支持多种操作系统平台，在Linux下的Ubuntu发行版中尤为适用。其提供了图形界面与命令行两种方式供用户选择，极大地方便了不同偏好和技术背景的操作人员完成模型的配置和管理任务[^4]。

- **安装OLLAMA**
使用官方提供的脚本或遵循文档指南来进行安装过程。

- **启动服务**
启动OLLAMA之后即可准备加载目标模型文件并测试功能是否正常运作。

#### 加载预训练模型
利用Hugging Face Transformers库能够便捷地获取到社区共享的各种高质量预训练模型资源。对于想要快速开始实验的朋友来说，这是一个非常好的起点[^2]:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'your_llama3_model_path'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

text = "Hello world!"
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

上述代码片段展示了怎样基于指定路径加载自定义训练好的LLM（Large Language Model），并通过简单的输入输出交互验证实例的功能性。