Lokales Ausführen von LLMs: Datenschutz, Kosten und Experimentieren

Dieser Artikel untersucht die Vorteile und Methoden zum lokalen Ausführen großer Sprachmodelle (LLMs). Obwohl anerkannt wird, dass lokale LLMs die Leistung von Cloud-Diensten nicht erreichen, hebt der Autor deren Vorteile für Datenschutz, Kostenkontrolle und experimentelle Entwicklung hervor. Drei Tools werden vorgestellt: Ollama (benutzerfreundlich, umfangreiche Modellbibliothek), Llama.cpp (plattformübergreifend, leistungsstark) und Llamafiles (Einzeldatei- ausführbar, einfach zu teilen). Der Artikel behandelt auch wichtige Aspekte wie Modellselektion, Parameter, Quantisierung und Modellfähigkeiten und warnt vor der Größe von Modelldateien und Sicherheit. Letztendlich bietet die lokale Ausführung von LLMs Entwicklern einen flexiblen und kontrollierbaren Ansatz für die KI-Entwicklung.