前言:
Llama 3.1 是 Meta（Facebook 的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama 3.1 系列包括 8B（80 亿参数）、70B（700 亿参数）和 405B（4050 亿参数）模型。其中，405B 是 Meta 迄今为止最大的模型。
本地部署的硬件要求，请确认您的硬件是否能够正常运行，以免浪费时间
Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G
Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间
具体模型的显卡需求：
- llama3.1-8b，至少需要8G的显存
- llama3.1-70b，至少需要大约 70-75 GB 显存
- llama3.1-405b，运行需要非常高的显存和硬件资源，至少需要大约 400-450 GB 显存，请谨慎选择。
如果确定没问题，请继续往下看。
一、下载Ollama
Ollama 是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。此外，Ollama还支持多种机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，使得你可以根据自己的需求选择合适的框架进行模型的训练。【官网下载地址】请根据您的系统下载对应的版本
二、安装使用Ollama
双击安装，默认安装在C盘。安装完成后打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端，输入 ollama 命令，回车，即可显示 ollama 命令的使用帮助
三、下载llama 3.1模型文件
运行CMD命令，输入
ollama run llama3.1:8b如果你的硬件强悍，显卡非常好，也下载更大的llama 3.1的模型70B和405B
ollama run llama3.1:70b
ollama run llama3.1:405b耐心等待下载加载完成后就可以对话测试看看有没有问题。
四、配置远程访问
Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434，我们需要远程调用，可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口
三个变量的用途
| 变量名 | 值 | 说明 |
| OLLAMA_HOST | 0.0.0.0:8888 | 用于配置监听的 IP 和端口 |
| OLLAMA_ORIGINS | * | 支持跨域访问，也可以指定特定域名，如：”baidu.com,hello.com” |
| OLLAMA_MODELS | C:\Users\Administrator\.ollama | 模型文件较大，建议调整到数据盘目录下。 |
windows 修改环境变量的方法：
1、停止和退出ollama 服务
2、右键”此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量 > Administrator 的用户变量 > 新建用户变量”，把3个变量依次添加进去
3、然后重新启动 ollama 服务并加载模型
4、接下来我们就可以使用可视化的Web UI来远程使用了，这类UI有很多，推荐2款，之前有过介绍和官方都有详尽的文档，就不多说了，请参照官方文档。
Open WebUI
LobeChat
结语：
好了，本篇文章到此结束。写起来密密麻麻，做起来其实很简单，希望对大家有所帮助。
