llama3本地部署和chat实现

### Llama3 本地部署方法及 Chat 功能实现

#### 下载并安装 Ollama
为了简化 Llama3 的部署过程，建议采用 Ollama 工具来完成这一操作。Ollama 是一款专为大模型设计的管理工具，能够显著降低配置复杂度。

对于 Windows 用户而言，在开始之前需确认已安装必要的开发环境组件，如 Python 和 Git 等基础依赖项[^1]。

pip install ollama-cli

此命令用于通过 pip 安装 Ollama 命令行客户端，从而便于后续操作。

#### 使用 Ollama 获取 Llama3 模型文件
一旦成功设置了 Ollama CLI 后，则可通过如下指令获取最新的 Llama3 模型：

ollama pull llama3

这条语句会自动连接至官方仓库拉取预训练好的 Llama3 权重参数，并将其存储于本地缓存路径下以便随时加载使用。

#### 配置与启动 Llama3 聊天服务端口
当一切准备就绪之后，便可以轻松开启基于 Llama3 构建的人机交互界面了。只需执行下面这串简单的 Shell Script 即可快速激活 RESTful API Server:

ollama serve --model=llama3 --port=8080

上述脚本指定了要运行的具体模型名称(llama3)，同时还设定了监听 HTTP 请求的服务端口号(此处设定为 8080)。

此时访问 `http://localhost:8080` 就能体验到由 Llama3 提供支持的文字交流平台啦！

#### 实现基本聊天对话功能
为了让开发者更便捷地测试和集成该特性，这里给出一段简易版 Python SDK 示例代码片段作为参考：

import requests

def send_message(message):
    url = "http://localhost:8080/chat"
    payload = {"message": message}
    
    response = requests.post(url, json=payload).json()
    reply = response['response']
    
    return reply

这段程序定义了一个名为 `send_message()` 函数，它接受用户输入的消息字符串作为参数并通过 POST 方法发送给服务器；最后解析返回 JSON 数据中的回复字段并输出显示出来。