# 在本地运行你的LLM，保持隐私并降低成本
随着 `llama.cpp`、`Ollama`、`GPT4All` 和 `llamafile` 等项目的普及，人们对在本地运行大型语言模型（LLM）的需求也在不断增长。在本地运行LLM有两个重要的优势：隐私和成本。
## 引言
在本地运行LLM可以确保你的数据不会被发送到第三方，也不受限于商业服务的使用条款。此外，它消除了推理费用，这对于那些需要大量计算的应用程序（如长时间运行的模拟和文本摘要）尤为重要。在本文中，我们将探讨如何在本地运行一个开源LLM，同时讨论可能遇到的挑战及其解决方案。
## 主要内容
### 开源LLM
要在本地运行LLM，首先需要选择一个开源的LLM。这些模型可以根据基础模型和微调方法进行评估。用户可以参考 `LmSys`、`GPT4All` 和 `Hugging Face` 的排行榜来了解这些模型的相对性能。
### 推理
几个框架已经出现，以支持在各种设备上对开源LLM进行推理：
- **llama.cpp**：C++实现的Llama推理代码，具备权重优化/量化功能。
- **gpt4all**：优化的C后端用于推理。
- **Ollama**：将模型权重和环境打包成一个可在设备上运行的应用程序。
- **llamafile**：将模型权重和运行模型所需的所有内容打包成一个文件，允许你无需任何额外安装步骤即可从该文件中运行LLM。
### 格式化提示词
某些提供商提供的聊天模型包装器会处理用于特定本地模型的输入提示格式化。然而，如果你使用的是文本输入/输出LLM包装器进行提示，可能需要根据具体模型使用特定的提示。
## 代码示例
下面是如何使用Ollama在macOS上轻松运行推理的快速入门示例：
```python
# 下载和运行应用程序
%pip install -qU langchain_ollama
from langchain_ollama import OllamaLLM
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OllamaLLM(model="llama3.1:8b")
# 调用模型
llm.invoke("The first man on the moon was ...")
# 流式生成标记
for chunk in llm.stream("The first man on the moon was ..."):
print(chunk, end="|", flush=True)
常见问题和解决方案
推理速度
在本地运行模型时，推理速度可能成为一个挑战。要最小化延迟，建议在带有GPU的设备上运行模型，比如Apple设备。确保使用正确的环境设置以利用GPU，这对于内存带宽尤为重要。
模型权重量化
使用量化模型权重可以显著减少内存占用。你可以从 Hugging Face 或 GPT4All 下载量化模型权重。
总结和进一步学习资源
在本地运行LLM为隐私、成本效益和灵活性提供了优异的解决方案。要深入了解更多相关主题，可以参考以下资源：
参考资料
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