Executando LLMs Localmente no macOS: Um Guia Cético
Este post de blog detalha a experiência do autor executando modelos de linguagem grandes (LLMs) localmente em sua máquina macOS. Embora expressando ceticismo sobre o hype em torno de LLMs, o autor fornece um guia prático para instalar e usar ferramentas como llama.cpp e LM Studio. O guia abrange a escolha de modelos apropriados com base em fatores como tamanho, tempo de execução, quantização e capacidades de raciocínio. O autor enfatiza os benefícios de privacidade e a menor dependência de empresas de IA que vêm com a implantação local de LLM, oferecendo dicas e truques, como utilizar MCPs para expandir a funcionalidade e gerenciar a janela de contexto para evitar perda de informações. O post também aborda as preocupações éticas em torno do estado atual da indústria de IA.
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