ローカルでのLLM実行：プライバシー、コスト、そして実験
2025-03-11
この記事では、大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行することの利点と方法を探ります。クラウドサービスには性能で劣るものの、プライバシー、コスト管理、実験的な開発において大きなメリットがあると著者は主張しています。3つのツール、Ollama（使いやすく、豊富なモデルライブラリ）、Llama.cpp（クロスプラットフォームでパワフル）、Llamafiles（単一実行ファイルで共有が容易）が紹介されています。モデル選択、パラメータ、量子化、モデルの機能など重要な側面も網羅し、モデルファイルのサイズとセキュリティに関する注意喚起も行われています。結論として、ローカルでのLLM実行は、開発者に柔軟で制御可能なAI開発手法を提供します。
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