在本地运行大型语言模型 (LLM) 的六种方法（2024 年 1 月）

已于 2024-08-26 19:27:41 修改
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分类专栏： 人工智能高级阶段 人工智能综合 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
于 2024-02-05 09:42:10 首次发布
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目录

一、说明

二、在本地运行LLM的六种方法

2.1. llama.cpp

2.2.HuggingFace（变形金刚）

2.3.Ollama

2.4.GPT4All

2.5.LM工作室

2.6. vLLM

三、关于端点兼容性和文件格式的旁注

3.1 OpenAI 兼容端点

3.2 常见文件格式：GGML 和 GGUF

四、结论

一、说明

        （开放）本地大型语言模型（LLM），特别是在 Meta 发布LLaMA和后Llama 2，变得越来越好，并且被越来越广泛地采用。

        在本文中，我想演示在本地（即在您的计算机上）运行此类模型的六种方法。这对于在助理角色中使用此类模型可能很有用，类似于在浏览器中使用 ChatGPT 的方式。然而，这也可能有助于试验模型或部署与 OpenAI 兼容的 API 端点以进行应用程序开发。

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(开源的)大语言模型（LLMs），特别在Meta发布了LLaMA之后，Llama 2更逐步完善且被应用于更广泛的领域在本文中，我想演示在本地运行此类模型的六种方法，即在您的计算机上运行。这对于在助手角色中使用此类模型可能很有用，类似于您在浏览器中使用 ChatGPT 的方式。但是，这对于试验模型或部署与 OpenAI 兼容的 API 端点进行应用程序开发也有所帮助。请注意，我只关注 GPT 风格的文本到文本模型。
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