在Mac上本地运行LLM:一个谨慎的乐观主义者的实践指南

2025-09-08

作者是一位对大型语言模型(LLM)持谨慎态度的技术爱好者,他分享了在Mac上本地运行LLM的经验和方法。文章既介绍了LLM的优缺点(例如擅长总结文本,但容易出现事实错误),也详细指导读者如何使用llama.cpp和LM Studio等工具安装和运行LLM,并选择合适的模型(考虑模型大小、运行环境、量化和推理能力等因素)。作者强调本地运行LLM的优势在于保护隐私和避免对AI公司的依赖,并提供了一些使用技巧,例如利用MCP扩展LLM的功能,以及管理上下文窗口以避免信息遗失。

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开发

Tailscale:告别DDNS和端口转发烦恼

2025-03-05

作者分享了使用Tailscale的经验。由于CGNAT导致端口转发失效,作者尝试使用Tailscale解决远程访问Raspberry Pi的问题,最终成功实现。Tailscale创建虚拟私有网络,使用域名简写访问设备,方便快捷。此外,Tailscale还提供额外的惊喜功能,例如:方便的设备间文件传输(Taildrop),将笔记本电脑端口暴露给手机进行Web应用测试,以及通过设置出口节点实现VPN功能,甚至与Mullvad结合实现更强的隐私保护。作者目前使用免费版,并推荐了开源服务器实现Headscale。

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