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在本地运行大型语言模型 (LLM) 的六种方法（2024 年 1 月）-CSDN博客
无水先生
领域专家: 人工智能技术领域
2024-02-05 09:54:35
在本地运行大型语言模型 (LLM) 的六种方法（2024 年 1 月）-CSDN博客
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大型
语言
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(
LLM
)入门指南：离线AI完全教程
如果你一直关注人工智能(AI)的发展，可能已经注意到一个蓬勃发展的开源社区正在开发强大的
大型
语言
模型
(
LLM
)。这些
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可以媲美OpenAI和Anthropic等巨头的产品。
本地大
语言
模型
LLM
的高效
运行
专家 | Ollama
Ollama是一个开源的
大型
语言
模型
服务工具，它帮助用户快速在本地
运行
大
模型
。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地
运行
开源
大型
语言
模型
，如Llama 2。Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理
LLM
的过程，使得用户能够快速地在本地
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。Ollama作为一个功能强大的本地大
语言
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LLM
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专家，为用户提供了简单高效的方式来
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大型
语言
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。
LLM
学习：本地下载并
运行
大
语言
模型
，准备入门的同学一定要来看看
在
LLM
与ChatGPT流行的当下，商业人工智能（AI）和
大型
语言
模型
（
LLM
s）仍然存在一个较大的隐患：即数据的隐私问题。在处理敏感或专有数据时，我们很难通过公开的ChatGPT或者大
模型
UI这些工具中受益。因此，在本地进行
模型
训练，快速实验与学习，也成为越来越常见的需求。本篇总结了现在主流的本地
运行
LLM
的
方法
，主要介绍如何通过以下6种方式在本地私有的机器中操作
LLM
s。
在本地
运行
LLM
的6种
方法
_本地
商业人工智能和
大型
语言
模型
（
LLM
）有一个很大的缺点：隐私！在处理敏感或专有数据时，我们无法从这些工具中受益。这使我们了解如何在本地运营私有
LLM
。开源
模型
提供了一种解决方案，但它们也有其自身的一系列挑战和好处。和我一起探索 ChatGPT 的本地替代品，您可以在自己的计算机上
运行
它。
Ollama 本地
运行
大
模型
(
LLM
)完全指南
Ollama是一个专为在本地机器上便捷部署和
运行
大型
语言
模型
（
LLM
）而设计的开源工具。它让用户无需深入了解复杂的底层技术，就能轻松地加载、
运行
和交互各种
LLM
模型
。本地和服务器Ollama 最初是被设计为本地（主要是开发）
运行
LLM
的工具，当然现在也可以在服务器（面向用户并发提供服务）上使用，并且兼容 OpenAI 接口，可以作为 OpenAI 的私有化部署方案。• 本地部署：不依赖云端服务，用户可以在自己的设备上
运行
模型
，保护数据隐私。
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