嘿！我最近搞了几个项目，用上了LLM。我挺喜欢代理应用的，LLM能管控制流程。我把这些功能加到开发流程里，就开始研究怎么本地跑LLM。
为什么本地跑LLM？
我说的本地跑LLM，就是在我的开发机器上临时弄个模型。这不是让你自己搭AI服务。
说白了，本地跑LLM想跟ChatGPT或Claude一样牛，还早得很。你得有个超强的家用设备才行。如果只是想随便聊几句，在线服务比自己搞方便多了。
那啥时候适合本地跑呢？
- 隐私得保护时
- 钱得省着花时
- 速度和质量无所谓时
我还在摸索怎么做代理。我怕出错弄出循环，用付费API会花大钱。我做副项目时，也不在乎速度和质量。
跑模型的几种选择
Ollama
Ollama现在感觉是本地LLM的顶流。它模型多，命令行也好用。模型库里有热门开源货，比如LLaMa、Mistral、Qwen和DeepSeek，参数和量化版本也一大堆。命令行跟Docker差不多，拉取、列出、运行都很简单。它还能让你自己弄模型上传。
用Ollama跑模型超容易。装好后，敲ollama pull llama3.2和ollama run llama3.2就行。所以我觉得大多数人都该先试它。
Llama.cpp
Llama.cpp是用C/C++写的，所以叫这名。它哪都能跑，性能也不赖。好处是灵活，工具多。
它底层代码牛，能在各种平台上跑。对树莓派或老电脑这种弱设备很友好。它还能跑在安卓上，甚至用网页封装直接在浏览器里搞。
Llama.cpp自带一堆工具。它能跟Hugging Face直接连，那是个热门模型库。我觉得性能测试和困惑度测量命令挺酷，能看出模型在你硬件上咋样。
Llamafiles
Llamafiles是Mozilla的新玩意，一个文件就能跑本地LLM，不用装啥。它其实靠Llama.cpp。这东西适合快速分享模型给其他开发者。用法简单：下个llamafile，设成可执行，跑起来。浏览器界面自动在本地主机上开，互动超方便。
Llamafiles现在不如gguf火，Llama.cpp用的是gguf。你可以在llamafile的GitHub仓库或Hugging Face上找点样例模型。
挑个适合你的模型
选好跑LLM的方法后，得找个匹配你需求和设备的模型。模型不一样，有的快，有的省资源，看你咋用。
参数和量化
LLM大小用参数量说。你会看到7B、13B、65B，意思是几十亿参数。大模型回答更顺更细，但吃内存和算力多。如果随便试试或用笔记本，小模型（7B以下）最好。
模型还有量化版本，像Q4、Q6、Q8。量化把数字精度降下来压缩模型。回答准度会掉点，但弱设备跑得更好。Q4这种低量化快、省内存，质量差一点。Q8效果好，但资源费得多。
能力和工具
模型能力有差别。有些能直接用工具，比如代码解释器、API调用或搜索功能。想做代理应用就找支持工具的模型。很多开源模型没这功能，我发现DeepSeek就这样。想要本地LLM带基础工具调用，LLaMa 3.2挺好。
还得看模型擅啥。训练数据不同，有的搞代码牛，有的适合普通语言。LiveBench这种测试网站有排行榜，告诉你谁在哪块强。
其他注意点
翻模型库会发现文件都老大了。小模型几GB，大模型几十GB。试多了容易塞满设备，管好存储能少点麻烦。Ollama自己管模型目录，能避开这问题。
最后提个醒：跑本地LLM就是在跑网上下来的代码，有时是预编译的。得确认来源靠谱，尽量用Hugging Face、Ollama或官方GitHub仓库。
