最新发布的 Llama 3.1 系列 LLM 是 Meta “迄今为止最强大的模型”[1]。最大的 405B 模型是第一个达到或超过 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等 SOTA 闭源模型性能的开源 LLM。虽然 405B 模型对于个人电脑来说可能太大了，但 Meta 已使用它来进一步训练和微调较小的 Llama 3 模型。结果非常惊人！与 Llama 3 8B 相比，Llama 3.1 8B 模型不仅在基准测试分数方面全面大幅提升，而且还支持更长的上下文长度（128k vs 8k）。对于运行 Llama 3 模型的 LlamaEdge 用户，尤其是在 RAG 和 Agent 应用中，升级到 Llama-3.1-8B 有着明显的好处！
本文中，我们将介绍
如何在本地运行 Llama 3.1 8B 模型作为聊天机器人 在你的应用程序或 Agent 中直接替换 OpenAI
我们将使用 LlamaEdge[2]（Rust + Wasm 技术栈）来开发和部署这个模型的应用程序。无需安装复杂的 Python 包或 C++ 工具链！了解我们选择这项技术的原因[3]。
在本地运行 Llama-3.1-8B
步骤1：通过以下命令行安装 WasmEdge[4]。
curl-sSfhttps://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh|bash-s---v0.13.5
步骤2：下载Meta-Llama-3.1-8B[5]GGUF文件。由于模型大小为5.73G，下载可能需要一段时间。
curl-LOhttps://huggingface.co/second-state/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf
步骤 3：下载 LlamaEdge API 服务器应用程序。这是一个跨平台的可移植 Wasm 应用程序，可以在许多 CPU 和 GPU 设备上运行。
curl-LOhttps://github.com/LlamaEdge/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-api-server.wasm
步骤4：下载聊天机器人 UI，以便在浏览器中与Llama-3.1-8B模型进行交互。
curl-LOhttps://github.com/LlamaEdge/chatbot-ui/releases/latest/download/chatbot-ui.tar.gz
tarxzfchatbot-ui.tar.gz
rmchatbot-ui.tar.gz
接下来，使用以下命令行为 Llama-3.1-8B 模型启动 LlamaEdge API 服务器。
wasmedge--dir.:.--nn-preloaddefault:GGML:AUTO:Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf\
llama-api-server.wasm\
--prompt-templatellama-3-chat\
--ctx-size32768\
--batch-size128\
--model-namellama-3.1-8b-chat
由于个人计算机的 RAM 限制，我们在此使用 32k (32768) 上下文大小，而不是它极限的 128k。如果你的计算机的 RAM 小于 16GB，你可能需要进一步将其调低。
然后用浏览器打开http://localhost:8080开始聊天！
直接可用的 OpenAI 替代
LlamaEdge 是很轻量的，不需要守护程序或 sudo 进程即可运行。它可以轻松嵌入到你自己的应用程序中！通过支持聊天和 embedding 模型，LlamaEdge 可以成为运行本地计算机上的 OpenAI API 替代方案！
接下来，我们将展示如何为 Llama-3.1-8B 模型以及 embedding 模型启动完整的 API 服务器。API 服务器将具有chat/completion 和 embedding 端点。除了上一节中的步骤之外，我们还需要：
步骤 5: 下载 embedding 模型。
curl-LOhttps://huggingface.co/second-state/Nomic-embed-text-v1.5-Embedding-GGUF/resolve/main/nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf
接下来，我们可以使用以下命令行启动带有聊天和 embedding 模型的 LlamaEdge API 服务器。有关更详细的说明，请查看文档启动 LlamaEdge API 服务[6]。
wasmedge--dir.:.\
--nn-preloaddefault:GGML:AUTO:Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf\
--nn-preloadembedding:GGML:AUTO:nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf\
llama-api-server.wasm\
--model-aliasdefault,embedding\
--model-namellama-3.1-8b-chat,nomic-embed\
--prompt-templatellama-3-chat,embedding\
--batch-size128,8192\
--ctx-size32768,8192
最后，你可以按照这些教程[7]将 LlamaEdge API 服务器作为 OpenAI 的替代与其他 Agent 框架集成。具体来说，在你的应用或 Agent 配置中使用以下值来替换 OpenAI API。
| Config option | Value |
|---|---|
| Base API URL | http://localhost:8080/v1 |
| Model Name (for LLM) | llama-3.1-8b-chat |
| Model Name (for Text embedding) | nomic-embed |
结语
Meta 继续引领开源 AI 创新。借助 Llama 3.1，它已经赶上了最好的闭源模型。与 Llama 3 模型相比，Llama 3.1 模型在质量和上下文大小方面也显示出显著的改进。最棒的是，所有 Llama 3.1 模型在 LlamaEdge 应用程序上都开箱即用。立即升级到 Llama 3.1！
访问LlamaEdge 文档[8]了解更多信息。