Running large language models at home with Ollama
a year ago
- #LLM
- #Ollama
- #Quantization
- 由于量化和Ollama技术的发展，本地运行大语言模型(LLM)已成为可能
- 量化通过将权重转换为低精度格式，有效减小模型体积并加速计算
- 本地LLM的优势包括数据隐私保护、无使用限制，以及可自由使用未经审查的模型
- Ollama支持从8GB显存(RTX 3060)到48GB显存(2×RTX 3090)等多种硬件配置
- 安装流程需配置NVIDIA驱动、CUDA工具包，并通过脚本或Docker部署Ollama
- Mistral 7B属于小型模型，更强硬件可支持更强大的模型运行
- Simon Willison开发的`llm`命令行工具支持日志摘要、代码解释和模板生成等任务
- VS Code通过Continue等插件集成Ollama，提供AI辅助编程功能
- Home Assistant已支持Ollama，可用于本地对话代理和智能家居控制
- 通过Ollama官方Python客户端可开发定制化应用和自动化脚本
- 社区发布的未经审查模型适用于红队测试等特殊场景
- Ollama生态系统已推出Vim、Emacs、Obsidian等各类编辑器插件