라디오 인터페이스로 로컬에서 라마 3.2 실행하기

Gradio를 사용하여 로컬에서 Llama 3.2 모델을 실행하면 대화형 코드를 생성할 수 있습니다.

### 라디오 인터페이스로 로컬에서 라마 3.2 실행하기
* 🚀 Gradio 앱을 만들려면 먼저 **Gradio 차트 인터페이스**를 활용하고 정의된 예측 함수를 전달합니다.
* 🐍 파일 이름과 함께 Python 3으로 스크립트를 실행하면 **로컬 호스트 링크를 통해 액세스할 수 있는 Gradio 앱**이 실행됩니다.
* 💻 Llama 3.2 모델에 Gradio 앱 생성에 대한 코드 예제를 요청하면 **코드를 보여주는 자세한 응답**을 받습니다.
* 🛠 중요한 단계는 **사용자 메시지를 처리**하고 컨텍스트에 대한 대화 기록을 유지하는 예측 기능을 만드는 것입니다.
* 📜 예측 기능은 **최신 사용자 메시지를 처리하여 기록에 추가**하는 동시에 모델의 응답도 저장합니다.
* ⚡ 스트리밍 옵션을 **true**로 설정하면 모델이 타이핑 효과로 응답을 생성하여 사용자 상호 작용을 향상시킵니다.
* 📥 사용자는 **모델의 응답을 다운로드**할 수 있으며, 다운로드가 완료되면 **지정된 다운로드 폴더**에서 찾을 수 있습니다.
* 📦 마지막으로, Llama 3.2 모델을 로컬에서 실행하려면 **모델이 GG UF 형식**인지 확인하고 **pip를 사용하여 Llama CPP 앱**을 설치해야 합니다.

hi Lama 3.2 consists of a collection of models. In this video, I show you how to run any of these models locally using your own Gradio interface. To get started, you should come to llama.com and download any of the models by clicking Download Models. You can fill out the details specified here and download any of the models. However, we need the model in a particular format, so I'm not going to fail this information. We want to use the GG UF format, which is also known as GPT Generated Unified Format. So, in order to get the G UF format, we go to Hugging Face and search for Lama 3.2 GUF or G or whatever. So, you can see here we have all these models. I already downloaded this one, but you can try any of these. In order to run this model locally, you need to install the Llama CPP app. You can install it with pip install llama CPP. So, once you come here, you can see we are under the model card category. So, you click Files and Versions. All you need to do here is

to click the download button to download it and save it on your machine. I have already done that, so if I go to my downloads folder, you can see I have Lama 3.2 instruct to run the model locally. We also need an interface to interact with it, so you can use a python framework like radio or streamlet. In this example, we're going to use gradio, so let's launch Ker. I have already created and run the project, so over here I have the file local llm U.P. First, I set up a virtual environment in this project, so you can see it in this folder, and install gradio 5 with P install gradio. So over here, we import gradio as gr, and from the Llama CPP app, we import llama. Next, we have to load the local model into the project using a specified location, so you can see here I have it in my download folder. Let's go to the folder again. That is what I showed previously. That is this file. So here, all you need to do is to specify

the name of the model and the location where it is found. The next step is to create a predict function. The predict function will be called when a user sends a message, so it has the following parameters: message and history. Message is the latest message from the user; history consists of a list of two PS containing previous messages from the user as well as previous responses from the model. Next, over here, we loop through the history of conversations and append both messages from the user and messages from the model. Then, over here, we add the latest message to the list as well. To store the model's response, we should create an empty string as you see here. Then, we use the Lama 3.2 model to generate the response in chunks. You can see over here we have specified stream as true; that will help the model to generate a response in a streaming manner, which is similar to a typewriting effect. Then, over here, we provide a list of messages history to the model, and with this part, we extract the content from the model's response. Next, we yield

the response to return each part of it as it is generated, and finally, we need to create the UI to generate the UI. We use Gradio chart interface and pass the predict function we defined over here. So when we execute this script with Python and the file name, we run the Gradio app. I have already run the script with Python 3, followed by the file name, which is here. So you can see over here, we have a link to the Local Host, and once I command-click that, we can view the app in the browser. Let's prompt the Llama 3.2 model about how to create a Gradio app by giving a code example. After entering the prompt, we can send it. So you can see over here, this is the prompt we just entered, and here we have the response from the model with a code example. So this is how you can run the Llama 3.2 model locally using Gradio with your own Gradio interface.

Run Llama 3.2 Locally in Cursor With Gradio Interface

Core SwiftUI: Animation & Design

com에서 다운로드할 수 있는 모델 모음을 제공합니다.

모델은 Hugging Face에서 찾을 수 있는 GG UF 형식이어야 합니다.

모델을 로컬에서 실행하려면 pip를 사용하여 Llama CPP 앱을 설치해야 합니다.

Gradio로 로컬 라마 모델 설정하기

2 모델을 다운로드하여 로컬에 저장하여 사용할 수 있습니다.

모델과 상호 작용하기 위한 인터페이스를 만들기 위한 프레임워크로 Gradio가 선택됩니다.

프로젝트를 위한 가상 환경이 설정되고 Gradio가 설치되어 애플리케이션을 시작하고 로컬 모델을 로드합니다.

Gradio 앱은 사용자 메시지와 대화 기록을 처리하는 예측 기능을 정의하여 설정됩니다.

2 모델은 스트리밍 방식으로 응답을 생성하는 데 사용되어 타이핑 효과를 만들어냅니다.

이 앱은 로컬에서 실행할 수 있으며 Gradio 인터페이스를 만들기 위한 코드 예제를 제공합니다.