在本地运行 LLMs 的 6 种方法

商业人工智能和大型语言模型 (LLM) 有一个很大的缺点：隐私。在处理敏感数据或专有数据时，我们无法从这些工具中获益。因此，我们需要了解如何在本地运行私人 LLM。开源模型提供了一种解决方案，但它们也有自己的挑战和优势。 设定期望值开源软件种类繁多，有数以千计的模型可供选择，从 Meta 等大型组织提供的模型到个人爱好者开发的模型，各有不同。然而，运行这些模型也面临着一系列挑战： 它们可能需要强大的硬件，须拥有足够的内存和一个 GPU尽管开源模型在不断改进，但它们的功能通常仍无法与 ChatGPT 等更完...【查看原文】