本地LLM运行器介绍

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：

• 设置简便： 运行器通常会捆绑所需组件，并为不同操作系统（Windows、macOS、Linux）提供直接的安装说明。
• 模型管理便捷： 它们提供界面（图形界面或命令行界面），以便轻松查找、下载和整理LLM模型文件（例如我们之前提到的.gguf格式）。
• 用户友好型交互： 它们提供即用型聊天界面或命令提示符，让你在下载模型后几乎可以立即开始与模型进行交互。
• 硬件抽象： 许多运行器会尝试自动检测你的硬件（CPU、内存、GPU），并配置模型执行设置以获得合理的性能，尽管通常可以手动调整。

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：

1. Ollama： 一款主要通过命令行操作的工具。它以其在下载和运行模型时配置需求低而闻名。
2. LM Studio： 一款图形桌面应用程序。它提供可视化界面，用于查找、下载和与模型聊天，并提供更方便的配置选项。

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。