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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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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在LLM与ChatGPT流行的当下，商业人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）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LLMs。

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运行大型语言模型。Ollama作为一个功能强大的本地大语言模型LLM运行专家，为用户提供了简单高效的方式来运行大型语言模型。

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。

(开源的)大语言模型（LLMs），特别在Meta发布了LLaMA之后，Llama 2更逐步完善且被应用于更广泛的领域在本文中，我想演示在本地运行此类模型的六种方法，即在您的计算机上运行。这对于在助手角色中使用此类模型可能很有用，类似于您在浏览器中使用 ChatGPT 的方式。但是，这对于试验模型或部署与 OpenAI 兼容的 API 端点进行应用程序开发也有所帮助。请注意，我只关注 GPT 风格的文本到文本模型。也就是说，可以使用类似的工具来运行其他模型（例如，StableDiffusion）。

大型语言模型是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务。大型语言模型底层使用多个转换器模型底层转换器是一组神经网络。大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络 (NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经网络利用分层的节点网络工作，就像神经元一样。这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。

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