本地运行LLM：隐私、成本和实验的完美结合

本文探讨了在本地运行大型语言模型（LLM）的优势和方法。作者指出，虽然本地运行LLM的性能不如云端服务，但在注重隐私、控制成本以及进行实验性开发时，它具有显著的优势。文章介绍了三种运行LLM的工具：Ollama（易于使用，模型库丰富）、Llama.cpp（跨平台，功能强大）和Llamafiles（单文件可执行，便于分享）。此外，文章还讨论了模型选择、参数、量化以及模型能力等重要因素，并提醒用户注意模型文件大小和安全问题。总而言之，本地运行LLM为开发者提供了一种灵活、可控的AI开发方式。