趋近智
大型语言模型(LLM)是强大的工具,在本地运行它们具有诸多优势。模型文件通常可以在Hugging Face Hub等平台找到。现在的问题是:如何在自己的电脑上实际运行这些模型?
虽然可以直接使用编程库与LLM交互,但这通常涉及到复杂的配置、依赖管理以及针对不同模型格式和硬件的特定命令行指令。对于初学者来说,这可能是一个不小的障碍。
这就是本地LLM运行器的用处所在。可以将它们看作是专门的应用程序,旨在简化在本地下载、管理和使用LLM的整个流程。它们充当用户和底层模型执行复杂性之间的友好层。就像媒体播放器应用程序允许你播放各种视频文件,而无需理解视频编解码器的复杂细节一样,LLM运行器让你能够使用不同的模型,而无需对它们的内部操作有深刻的技术背景。
使用专用运行器应用程序有几个优点:
.gguf格式)。本地设置中LLM运行器作用的简化视图。你与运行器交互,运行器则处理底层引擎、模型文件和硬件使用。
本章接下来的部分,我们将着重介绍两种流行且适合初学者的运行器:
许多这类工具,包括 Ollama 和通常 LM Studio(在幕后),都依赖于高效的推理引擎来执行实际计算。在本地LLM技术中,一个非常有影响力的引擎是**llama.cpp**。这是一个 C/C++ 库,经过优化,能有效运行LLM在标准消费者硬件(CPU和GPU)上。虽然在使用 Ollama 或 LM Studio 等运行器时,你通常不会直接与 llama.cpp 交互,但了解它的存在有助于理解这些工具如何实现良好的性能。运行器提供便捷的界面,而像 llama.cpp 这样的引擎则承担了主要工作。
现在,我们来学习安装和使用这些运行器的实际步骤,以便你首次在本地成功运行LLM。
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