使用Llama3.1与LobeChat UI搭建本地AI大模型并实现远程使用指南

前言

如果你对自然语言处理、机器学习或者 AI 有兴趣，那今天分享的如何把强大的 Llama3.1 大模型安装到本地，并通过 LobeChat 的可视化界面实现公网远程访问详细操作绝对不容错过！

Llama3.1 是一款开源的语言模型，它不仅支持八种不同的语言，还具备通用知识、数学计算能力以及多语言翻译和工具使用功能。想象一下，在你的电脑上运行这样一个强大的工具会有多么震撼吧！而且，通过 LobeChat 的可视化用户界面，你可以直接在网页上与这个智能模型进行互动。

接下来的内容将会手把手教你如何完成这一过程。无论你是技术小白还是资深开发者，都能轻松掌握这些步骤。让我们一起开启这场科技之旅吧！

【视频教程】

1. 本地部署Llama3.1

本地电脑硬件要求：

Windows：3060以上显卡+8G以上显存+16G内存，硬盘空间至少20G
Mac：M1或M2芯片 16G内存，20G以上硬盘空间

本篇文章测试环境：Windows10专业版

首先需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型
下载地址：https://ollama.com/download
在下载页面点击Windows，然后点击下载按钮。

下载完成后，双击下载的安装程序。

点击Install进行安装。

安装完成后，双击ollama客户端自动打开Windows Power Shell，如果没有自动弹出，也可以手动打开cmd，这里打开cmd为例：

我们在终端中输入ollama，它会显示出当前这款ollama程序，它的使用及安装命令

接下来继续在终端中安装Llama3.1-8b（至少需要8G显存）

ollama run llama3.1:8b

上方显示已安装成功，接下来就可以进行使用了，比如这里可以在终端中输入问题

我们已经成功的在本地部署了Llama3.1，但是只能在终端中来使用，如果能使用web界面进行交互，使用体验会更好，也可以保留之前的聊天记录，方便查找和使用，下面带大家安装LobeChat可视化UI界面！

2. 本地安装LobeChat可视化UI界面

Lobe Chat作为一款开源、现代化设计的聊天应用，具有许多令人青睐的特点和功能，接下来教大家如何在本地安装LobeChat。

**官网地址：**https://lobehub.com/zh

**GitHub地址：**https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/lobehub/lobe-chat

本地安装流程：

首先从github上克隆lobechat（如果没有安装git的话，进入git官网进行下载windows版本 https://git-scm.com/downloads）

打开命令行，从github下载项目到本地，执行下面的命令

git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat.git

创建新目录

cd lobe-chat

在项目的根目录下，执行下面的命令，下载依赖。

pnpm install

（注意：没有安装Node.js的话，点击官网下载链接https://nodejs.org/en/download，这里演示版本是v20.12.2）

（注意：如果未安装pnpm,需要使用下方代码一键安装pnpm）

npm install -g pnpm

在项目的根目录下，运行LobeChat，可以看到运行成功，出现http://localhost:3010

pnpm dev

3. 在LobeChat中添加Llama3.1

可以看到我们已经在本地部署了LobeChat，测试一下是否部署成功打开新的浏览器输入：http://localhost:3010

可以看到进入到了LobeChat的主界面

• 点击左上角头像，找到设置，选择语言模型，找到Ollama，开启它，并做连通性检查 。

• 检查通过，获取模型列表

• 回到聊天窗口，选择llama3.1:8b模型

接下来就可以进行聊天了。

目前我们在本机部署了LobeHub，并且还添加了Llama3.1大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到LobeChat中。

接下来教大家如何安装Cpolar并且将LobeChat实现公网访问。

4. 安装Cpolar内网穿透

下面是安装cpolar步骤：

Cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

接下来配置一下 LobeChat 的公网地址，

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

创建一个 LobeChat 的公网http地址隧道

• 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复

• 协议：选择http

• 本地地址：3010 (本地访问的地址)

• 域名类型：选择随机域名

• 地区：选择China Top

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https

使用上面的Cpolar https公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到 LobeChat 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了Cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到公网访问 LobeChat 了！

5. 实现公网访问LobeChat

我们用刚才cpolar生成的公网地址，打开一个新的浏览器复制粘贴，可以看到进入到了LobeChat项目管理界面，然后选择Llama3.1大模型就可以进行在公网来使用了。

小结

如果我们需要长期进行团队协作的话，由于刚才创建的是随机的地址，24小时会发生变化。另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。如果想把域名变成固定的二级子域名，并且不想每次都重新创建隧道来访问LobeChat，我们可以选择创建一个固定的http地址来解决这个问题。

6. 固定LobeChat公网地址

我们接下来为其配置固定的HTTP端口地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你的博客，而无需每天重复修改服务器地址。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称。

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称

返回登录Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名

• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名

最后，我们使用固定的公网https地址在任何浏览器打开访问，可以看到访问LobeChat成功了这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，然后选择一下Llama3.1大模型就可以。

希望这篇文章对你有所帮助！安装和配置 Llama3.1 以及通过 LobeChat 实现公网远程访问的过程虽然有些复杂，但只要按照本文的指引一步步来，你一定能够成功搭建起自己的 AI 环境。