https://www.langchain.com.cn/docs/how_to/local_llms/
像 llama.cpp、Ollama、GPT4All、llamafile 等项目的流行突显了在本地(在您自己的设备上)运行大型语言模型(LLMs)的需求。
这至少有两个重要的好处:
隐私:您的数据不会发送给第三方,也不受商业服务条款的约束。成本:没有推理费用,这对于需要大量令牌的应用程序(例如,长时间运行的模拟、摘要)非常重要。
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这至少有两个重要的好处:
隐私:您的数据不会发送给第三方,也不受商业服务条款的约束。成本:没有推理费用,这对于需要大量令牌的应用程序(例如,长时间运行的模拟、摘要)非常重要。