Step1. 下载ollama(根据平台选择)
https://ollama.com/download
下载后将软件安装,解压后拷贝到应用程序:
安装用户态命令:(点击install)
Step2:下载模型文件
支持的模型列表:https://ollama.com/library
比如llama3:
安装步骤:命令行直接安装
ollama pull llama3
实操:
这里需要耗费一些时间,具体根据网络和模型大小确定,模型大小参考:
Model | Parameters | Size | Download |
---|---|---|---|
Llama 3 | 8B | 4.7GB | ollama run llama3 |
Llama 3 | 70B | 40GB | ollama run llama3:70b |
Mistral | 7B | 4.1GB | ollama run mistral |
Dolphin Phi | 2.7B | 1.6GB | ollama run dolphin-phi |
Phi-2 | 2.7B | 1.7GB | ollama run phi |
Neural Chat | 7B | 4.1GB | ollama run neural-chat |
Starling | 7B | 4.1GB | ollama run starling-lm |
Code Llama | 7B | 3.8GB | ollama run codellama |
Llama 2 Uncensored | 7B | 3.8GB | ollama run llama2-uncensored |
Llama 2 13B | 13B | 7.3GB | ollama run llama2:13b |
Llama 2 70B | 70B | 39GB | ollama run llama2:70b |
Orca Mini | 3B | 1.9GB | ollama run orca-mini |
LLaVA | 7B | 4.5GB | ollama run llava |
Gemma | 2B | 1.4GB | ollama run gemma:2b |
Gemma | 7B | 4.8GB | ollama run gemma:7b |
Solar | 10.7B | 6.1GB | ollama run solar |
官方的参考资源:
8 GB 内存跑 7B models
16 GB to run the 13B models
32 GB to run the 33B models
比如M1有16G内存,可以跑7B的模型。
Step:运行模型
ollama run llama3
实操:(在M1的笔记本大概是s级别的,其他比如intel笔记本可能需要十几秒,M3等笔记本应该非常快)
并且测试的时候可以尝试关闭网络。
比如让他回答一个 gcc编译的问题:
再来一个:“python如何使用list,举一个实际的例子”
Step:退出聊天
Ctrl + d 或者 /bye退出聊天