作为一款高度通用的工具,它为用户提供了在本地轻松使用任何开源大型语言模型(Open Source LLMs)的便利,消除了云服务依赖及其带来的种种顾虑。 LLaMA.cpp 的设计理念是赋能和自由,它以命令行界面(CLI)和图形用户界面(GUI)两种方式为用户开启通往本地 LLM 世界的大门。无论是资深开发者还是新手用户,都能在 LLaMA.cp...
还有一种服务器模式,允许您通过结构非常类似于OpenAI的HTTP API与本地LLM交互。我们的目标是让你通过更改几行代码来将本地LLM替换为OpenAI的。 命令行上的LLM Simon Willison的LLM是我所见过的在自己的机器上本地下载和使用开源LLM的更简单的方法之一。虽然运行它需要安装Python,但不需要修改任何Python代码。如果你用...
在本地运行LLM需要下载相应的模型文件,并进行配置。一般来说,LLM模型文件较大,需要花费较长时间下载。在下载模型文件时,建议选择稳定的下载源,并确保网络连接稳定。下载完成后,需要对模型进行配置,包括设置输入输出的格式、调整模型参数等。 四、优化运行参数 为了提高LLM的运行效率,需要对运行参数进行优化。这包括调整...
Artigenz-Coder-DS-6.7B适用于优先考虑速度和效率而不是处理高度复杂编码任务的项目。其13GB的内存占用量使其成为最易访问的编码模型之一，能够轻松地在中端硬件上运行。本地LLM用于编码的缺点 最重要的是，本地模型受硬件限制。英伟达顶级H100 GPU的价格高达40,000美元，科技巨头囤积了价值数十亿美元的GPU，任何...
AI行业正在经历一场转变，转向更小巧更高效的大语言模型（LLM），从而使用户能够在本地机器上运行模型，无需功能强大的服务器。本教程将指导你借助Cortex运行本地LLM，着重介绍其独特的功能和易用性，使任何拥有标准硬件的人都可以享用AI。注意：Cortex目前正在积极开发中，这可能会导致bug或某些功能无法正常运行。你...
我们在本地运行 LLM 的另一种方法是使用 LangChain。LangChain 是一个用于构建人工智能应用程序的 Python 框架。它提供抽象和中间件，以便在其支持的模型之上开发人工智能应用程序。例如，下面的代码向 microsoft/DialoGPT-medium 模型提出了一个问题：from langchain.llms.huggingface_pipeline import HuggingFacePipeline ...
一、LLM在本地部署的方式 1、使用Hugging Face：安装：使用Python库和简单的代码行开始。可能需要安装...
随着互联网的疲态与大裁员,chatgpt的大火使得LLM(本地语言生成模型)进入人们的视野,人们发现终于有一个工具能善解人意、能出主意、能帮忙工作,响应快而且没脾气,简直是人们幻想中的哆啦A梦啊。但是互联网上的AI都是高大上的,自己心里有些小九九不想让人知道什么办,总不能为了AI而出卖自己的隐私吧,而且一些要求...
为什么要在本地部署LLM大模型 前面提到LLM大模型就像是一座超大的图书馆,目前网络版本的对话式AI应用,包括chatGPT、文心一言、KIMI、天工等等,背后的本质就是一个/多个LLM大模型,但是对于个人用户来说,一个更加专用的领域,一个更符合自己的语言习惯、使用习惯的模型,往往会比什么都懂的笼统回答要实用得多,例如写论文...
LM Studio是一个功能完备的本地化LLM运行环境,支持在本地设备上完全离线执行大语言模型。该框架适配多种硬件配置,并提供模型实验和配置功能。通过集成用户友好的对话界面和OpenAI兼容的本地服务器,LM Studio为开发者提供了灵活的模型集成和实验环境。 技术实现细节 ...