llama.cpp 指南：在任何硬件上从零开始本地运行大型语言模型

本文详细介绍了如何在本地硬件上运行大型语言模型（LLM），重点讲解了llama.cpp。文章首先解答了一些关于硬件需求、性能预期、响应质量以及能否替代在线LLM服务商等常见问题。然后，逐步讲解了如何在Windows和Linux系统上构建llama.cpp，获取和转换HuggingFace模型到GGUF格式，以及如何量化模型以降低资源需求并提高运行速度。文章还介绍了llama.cpp服务器的运行和设置，以及其他工具如llama-bench和llama-cli的使用方法，并深入探讨了LLM的配置选项，包括系统消息、温度、Top-K、Top-P等参数对模型输出的影响。最后，文章提供了一些模型推荐和寻找模型的资源。