作者记录了自己在本地运行大型语言模型的方法

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作者记录了自己在本地运行大型语言模型的方法

齐思GPT 2024-12-30 00:00:00 173
对于想在自己的机器上运行大型语言模型(LLMs)的人感兴趣吗?这篇指南深入探讨了一位在该领域经验丰富的用户分享的本地LLM操作的实用性。它涵盖了必要的硬件,从强大的core i9 CPU到16GB VRAM GPU,并介绍了一系列开源工具,如Ollama、Open WebUI和llamafile,使该过程变得更加易于操作。该内容突出了本地LLM使用的自主性和速度优势,以及承认开源社区在让个人能够利用这些强大模型方面的作用。
对于想在自己的机器上运行大型语言模型(LLMs)的人感兴趣吗?这篇指南深入探讨了一位在该领域经验丰富的用户分享的本地LLM操作的实用性。它涵盖了必要的硬件,从强大的core i9 CPU到16GB VRAM GPU,并介绍了一系列开源工具,如Ollama、Open WebUI和llamafile,使该过程变得更加易于操作。该内容突出了本地LLM使用的自主性和速度优势,以及承认开源社区在让个人能够利用这些强大模型方面的作用。如果您是一位科技爱好者,希望以更大的隐私和效率管理您的数据,这篇指南提供了有价值的见解和资源,帮助您入门。- 作者在本地运行大型语言模型(LLMs)并分享其过程。 - 作者赞扬了LLMs训练所依赖的艺术家、编码人员和作家。 - 作者推荐r/LocalLLaMA subreddit和Ollama博客,以了解如何在本地运行LLMs。 - 作者使用一台配备Linux、核心i9 CPU、4090 GPU和96 GB RAM的笔记本电脑来运行LLMs。 - 他们提到了Ollama、Open WebUI和llamafile作为他们经常使用的运行LLMs的工具。 - 作者使用AUTOMATIC1111和Fooocus进行图像生成模型。 - 他们在VSCode中使用Continue进行代码补全,在Obsidian中使用Smart Connections进行查询笔记。 - 作者根据性能/大小选择LLMs,并提到了他们使用的具体模型。 - 他们使用WatchTower更新Docker容器,并从Open Web UI中获取模型。 - 作者尚未在自己的机器上进行过微调或量化任何模型。 - 在本地运行LLMs可以控制数据并降低响应延迟。 - 作者承认开源项目和模型的重要性。 - 他们计划使用更新的工具/模型更新帖子。

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