在这周二，Meta发布了最新的AI模型Llama 3.1，并且是一个开源模型，面向公众免费提供，且提供8B、70B、305B参数版本，模型整体效果可与 GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等领先的闭源模型相媲美。

此次Llama 3.1 系列改进了推理能力及多语言支持，上下文长度提升至 128K，并且首次推出 405B 参数的旗舰模型。Llama 3.1 405B 是首个在常识、可操纵能力、数学、工具使用和多语种翻译等方面媲美顶级闭源人工智能模型的公开发布的模型。

在Llama 3.1 405B与其他模型的对比中，Llama 3.1 405B在任务测试中基本是媲美闭源的大语言模型，而小型模型在各种测试中也是优于其他模型，无论是企业还是个人用户，Llama 3.1似乎都成了不错的选择。

而Llama 3.1的8B小模型在聊天、总结、信息提取任务上要比其他小模型强上一些，在网友分享的测试中，对比GPT-4o mini+提示词，Llama 3.1 8B的表现最优，至少针对个人用户，现在开源的Llama 3.1 8B是一个不错的选择。

除了meta公布开源模型外，英伟达还宣布推出全新 NVIDIA AI Foundry 代工服务和 NVIDIA NIM? 推理微服务，其中NVIDIA AI Foundry 已经在整个过程中集成了 Llama 3.1，结合英伟达的软件、计算和专业知识，能够帮助企业构建和部署自定义 Llama 超级模型。

也就是说，在NVIDIA AI Foundry，用户可以结合结合数据，使用Llama 3.1 405B 和 NVIDIA Nemotron? Reward 模型共同生成的数据来训练自己的模型，而这也是Llama 3.1开源协议内允许的，但这些模型名称需要加入Llama的字样。

从NVIDIA AI Foundry输出结果则由 NVIDIA NIM（一个推理微服务，其中包括定制模型、优化引擎和标准 API）负责，可以部署到任何地方，包括云计算、数据中心、工作站、PC等，可以高效地协调和管理容器化人工智能应用。

那么个人用户想要本地运行Llama 3.1模型，则需要选择8B模型，内存上需要32GB以上最好，同时显卡显存越大越好，最低至少8GB，但显卡的显存大小会影响速度，其中16GB显存的显卡也可以使用70B的模型，但吐字速度会比较慢，但也要比无法使用要强，因此拥有一张影驰RTX 4070 Ti SUPER 星曜OC显卡，是入门大语言模型AI的最优选。

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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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