Linux/MAC 手把手部署Llama3.1 AI语言模型教程

1. 确保你的系统安装了 Python。你可以通过打开终端并输入 “python –version” 来检查。
2. 如果尚未安装 virtualenv，则进行安装。对于基于 Debian/Ubuntu 的系统，你可以运行 “sudo apt install python3-virtualenv”。
3. 创建一个新的虚拟环境，运行 “virtualenv llama_env”。
4. 激活虚拟环境，运行 “source llama_env/bin/activate”。
5. 从 GitHub 克隆 Llama Stack 仓库。运行 “git clone https://github.com/meta-llama/llama-agentic-system”。
6. 使用 “cd llama-agentic-system ” 导航到克隆的仓库目录。
7. 通过运行 “pip install -r requirements.txt” 安装所需的依赖项。

1. 安装完成后，你可以在项目目录中执行适当的命令来运行 Llama Stack。这可能因项目的具体设置而异。查找主脚本或入口点并运行它，例如 “python main.py”。

1. 确保你安装了 Homebrew。如果没有，可以从官方网站安装。
2. 打开终端，如果尚未安装 Python，则进行安装。你可以通过输入 “python –version” 进行检查。如果 Python 未安装，可以使用 Homebrew 安装，运行 “brew install python”。
3. 使用 “pip install virtualenv” 安装 virtualenv。
4. 创建一个虚拟环境，运行 “virtualenv llama_env”。
5. 激活虚拟环境，运行 “source llama_env/bin/activate”。
6. 像在 Linux 上一样克隆 Llama Stack 仓库。
7. 导航到仓库目录并通过 “pip install -r requirements.txt” 安装依赖项。

1. 安装后，在项目中找到主脚本或入口点并运行它。例如，“python main.py”。

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