我们前期介绍了Llama 3大模型，以及本地部署了Llama 3 8b模型，但是想体验一下llama3-70b的模型的话，需要很大的计算资源，且要求极高的内存。llama3-8b的模型约4.7G ，而llama3-70b的模型约40G，若想在自己的电脑上面加载llama3-70b的模型，可想而知需要多少的内存，多少的显卡资源。
Meta llama 3
Llama 3是Meta AI开源的第三代Llama系列模型，其新的 8B 和 70B 参数 Llama 3 模型在Llama 2的基础上，实现了更大性能的提升。由于预训练和训练后的技术改进，其Llama 3模型是当今 8B 和 70B 参数规模的最佳模型。Llama 3模型的改进大大降低了错误拒绝率，改善了一致性，并增加了模型响应的多样性。Llama 3模型在推理、代码生成和指令跟踪等功能也得到了极大的改善。
Nvidia
无论是大语言模型，还是文生视频，文生图模型，都需要大量的显卡资源，而Nvidia的显卡一定是研发团队考虑的重点显卡配置。随着Llama系列开源以来，而Nvidia也拿出了自己的诚意，在自己官方网站上线了Llama系列的模型，不仅搭建了完美的UI界面供大家使用，而且还是免费的使用资源。
llama3-70b Nvidia
在Nvidia官方界面，可以很容易的使用llama3-70b模型。界面提供2种使用llama3-70b的方式，一是可以直接在界面聊天框中输入内容，跟llama3-70b模型聊天，另外要给是使用Nvidia提供的API接口。
llama3-70b模型
llama3-70b模型在Nvidia网站上面跑的速度还是极快的，而在自己电脑上面跑llama3-8b的模型有时还出现卡顿的现象，特别是一些稍微复杂的问题。
llama3 70b 中文能力
让他说中文，感觉回复的是英文，然后再翻译成中文，但是回复的内容中，其中文还是占少数，主要是英文为主。这在介绍llama3时也有介绍，其官方目前的训练数据还是以英文为主。
llama3 70b 编程能力
不得不说，各大模型对编码的处理还是很符合人意的，毕竟编程语言是固定的，且都是英文的形式，训练数据也可以直接用GitHub的数据。
llama3 70b 上下文记忆能力
而在Nvidia官网上使用的llama3 70b模型也支持上下文记忆，模型可以记录以前的聊天记录，若模型回复英文的答案，可以让模型进行翻译，其翻译效果还是很强大。
英文： Here is a Python implementation of the Bubble Sort algorithm: def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): for j in range(n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr Here&34;bubbles&39;s an example usage: arr = [5, 2, 8, 3, 1, 6, 4] arr = bubble_sort(arr) print(arr) 39;s still a simple and easy-to-understand algorithm that can be useful for small datasets or educational purposes. 中文翻译： 以下是 Python 实现的冒泡排序算法： def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): for j in range(n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr 以下是算法的工作原理： 外层循环迭代 n-1 次，其中 n 是输入数组的长度。 内层循环从第一个元素迭代到 n-i-1 个元素。 在内层循环的每次迭代中，我们比较当前元素与下一个元素。如果当前元素大于下一个元素，我们交换它们。 在每次外层循环迭代后，未排序部分的最大元素“冒泡”到已排序部分的末尾。 算法重复步骤 2-4，直到整个数组被排序。 以下是一个示例用法： arr = [5, 2, 8, 3, 1, 6, 4] arr = bubble_sort(arr) print(arr) 34;https://integrate.api.nvidia.com/v1&34;$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC&34;meta/llama3-70b-instruct&34;role&34;user&34;content&34;请翻译以上的内容，翻译成中文&34;")https://build.nvidia.com/meta/llama3-70b Inference: Engine: Triton Test Hardware: H100-80G本站所发布的文字与图片素材为非商业目的改编或整理，版权归原作者所有，如侵权或涉及违法，请联系我们删除
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