趋近智
本地大型语言模型入门
章节 1: 大型语言模型入门
什么是大型语言模型（LLM）？
大语言模型如何运作的简单视图
理解标记与文本生成
为何在本地运行大型语言模型？
本地LLM与云端LLM
章节 2: 准备本地环境
硬件考量：中央处理器
硬件考量：内存
硬件考量：图形处理器和显存
检查您的系统规格
操作系统兼容性
安装 Python (可选但建议)
命令行/终端简介
章节 3: 查找和选择本地大型语言模型
寻找LLM模型：Hugging Face Hub
理解模型大小与参数
模型格式：GGUF及其他
量化：缩小模型
了解模型卡片中的信息
模型许可与使用限制
选择你的第一个模型
章节 4: 运行你的第一个本地LLM
本地LLM运行器介绍
设置 Ollama
用 Ollama 下载模型
使用 Ollama 运行模型 (命令行)
设置 LM Studio
在 LM Studio 中查找和下载模型
在LM Studio中加载模型并进行聊天
llama.cpp 简介 (核心思想)
动手实践：运行模型
章节 5: 简单交互与提示词使用
什么是提示？
你的第一个提示：简单问题
给出指令
理解上下文窗口
提示词排版基础建议
温度与创造力
常见交互方式
实践：简单的提示技巧
硬件考量：内存
这部分内容有帮助吗？
- Computer Organization and Design RISC-V Edition: The Hardware/Software Interface, David A. Patterson, John L. Hennessy, 2020 (Morgan Kaufmann) - 涵盖计算机体系结构基础知识的经典教科书，包括内存层次结构、RAM、虚拟内存和交换，这些是理解硬件限制的核心概念。
- A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference, Gyeong-Nam Jung, Jae-Hong Lee, Min-Su Song, Jae-Joon Han, 2020 Sensors, Vol. 20 (MDPI) DOI: 10.3390/s20205953 - 对各种神经网络量化技术的全面回顾，与课程中降低LLM内存需求的“量化”部分直接相关。
- Large Model Inference, Hugging Face Team, 2023 (Hugging Face) - 官方文档，描述了高效运行大型模型的策略，涵盖了内存考量和卸载等技术，这些与RAM和VRAM的使用有关。