一般来说，可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式：
需要注意的是，不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异，例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高，回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
我们下载大模型为了干嘛？当然是为了跟他对话！或者用更专业的话叫做使用Llama3进行推理其实就跟你和ChatGPT或者Kimi对话一样。这里有两种方式对话，可以使用API，也可以部署一个简单的界面。由于这里我们面向的是小白，所以API我们就不写了，感兴趣的参考文档：[self-llm/LLaMA3/01-LLaMA3-8B-Instruct FastApi部署调用](https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-Instruct%20FastApi%20%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%B0%83%E7%94%A8.md)[heading3]部署webdemo服务[content]老规矩，我给你代码，你照抄执行就可以了1.在/root/autodl-tmp路径下新建chatBot.py文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件1.启动Webdemo服务在终端中运行以下命令，启动streamlit服务，并按照autodl的指示将端口映射到本地，然后在浏览器中打开链接[http://localhost:6006/](http://localhost:6006/)，即可看到聊天界面。OK，这我们已经完成了webdemo的部署，接下来就是：如何访问页面
由于笔者实用的macOS系统，因此采用GGML量化后的模型，官方开源出来的模型大都以Python为主，效率可想而知，因此笔者一般会采用社区内的其他实现，比较有名的项目有：ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++([7])ggerganov/whisper.cpp:Port of OpenAI's Whisper model in C/C++([8])[heading2]LLama[content]首先是编译，为了利用Metal的GPU，可以用如下命令编译：之后需要去Llama-2-7B-Chat-GGML([9])中下载模型，3G到7G不等，读者可以按需尝试即可。得到输出此外，llama.cpp还提供了WebUI供用户使用，首先启动server：它默认监听8080端口，打开浏览器就可以对话了
1.首先访问如下网址当你打开这个页面的时候，会让你登陆，这个时候我们随便使用一个邮箱注册一个账号即可1.和本地大模型进行对话登陆成功之后，如果你已经使用过ChatGPT等类似的大模型对话网站，我相信你对这个页面并不陌生。Open WebUI一般有两种使用方式第一种是聊天对话第二种是RAG能力，也就是可以让模型根据文档内容来回答问题。这种能力就是构建知识库的基础之一如果你的要求不高的话，我们已经搭建了一个本地大模型了，并且通过Web UI实现了和大模型进行对话的功能。相信通过这么一通折腾，你就理解了ChatGPT的信息流，至于为什么ChatGPT的访问速度比我们自己的要快，而且回答效果要好，有两个原因快：是因为GPT大模型部署的服务器配置高好：是因为GPT大模型的训练参数多，数据更优以及训练算法更好如果你想要更加灵活的掌握你的知识库，请接着往下看