學習如何透過我們的逐步指南有效設定本地 LLM。立即開始你的本地 LLM 旅程。
重點摘要
- 設定本地語言模型 (LLM) 可讓你完全控制資料，避免傳送到外部應用程式
- 在本機執行 LLM 比你想像中更簡單，硬體需求也不嚴苛
- 有多種選項可讓你在自己的機器上執行 LLM，包括 GPT4All、Simon Willison 的 LLM、Ollama、h2oGPT 和 PrivateGPT
- 每個選項都有獨特的功能與優勢，你可以選擇最適合自己需求的方案
- 依照安裝指南，並將 LLM 整合到你的專案中，即可開始利用大型語言模型的強大功能於各種應用
- 常見問題：如何在本機擴展 LLM 部署？LLM 可以在沒有網路連線的情況下使用嗎？在本地執行 LLM 的成本為何？
介紹
聊天機器人在各行各業越來越受歡迎，提供與使用者互動及提供協助的便利方式。然而，有時你可能不想將資料分享給外部應用程式或平台。在這種情況下，在自己的機器上設定本地語言模型 (LLM) 會是個絕佳解決方案。
在本機執行 LLM 能讓你完全掌控資料，確保資料保持隱私與安全。你不必擔心互動內容被人類審查或用來訓練未來模型。此外，在本機執行 LLM 還可讓你嘗試新的專業模型，並實驗不同應用。
與你想像的可能相反，設定本地 LLM 並不複雜。有了正確的工具與資源，你就能輕鬆在自己的機器上安裝並執行 LLM。在本指南中，我們將逐步引導你設定本地 LLM，從了解基礎知識、選擇合適模型，到最後將其整合進你的專案。
了解本地大型語言模型 (LLM)
大型語言模型 (LLM) 是先進的 AI 模型，擅長處理自然語言任務。在本機執行 LLM 能提供控制權與隱私保護，讓你在自己的系統上直接運用這些模型的威力。了解本地 LLM，你就能掌握將它們部署到專案中的潛力。這些模型不需要持續的網路連線，因此非常適合處理敏感資料。善用本地 LLM 可帶來根據你特定需求而量身打造的優異效能。擁抱本機部署 LLM 所提供的彈性與自訂能力，讓你的 AI 專案更上一層樓。
在本機執行 LLM 的好處
（安全性考量、雲端工作站、延遲）
相較於使用雲端服務或外部應用程式，在本機執行 LLM 有幾個好處。
主要優點之一是安全性提升。在你自己機器上執行模型，你完全掌控資料，確保資料保持隱私與安全。這對於敏感資訊或專有資料尤其重要。
另一個好處是降低延遲。在本機執行 LLM 時，無須將資料傳送到外部伺服器，因此能避免處理與回應時間的延遲。這對即時應用或需要快速回應的使用情境特別重要。
此外，在本機執行 LLM 可讓你利用自己的硬體效能，不必依賴雲端資源。這能節省成本並提升效能，尤其是如果你有高效能 GPU 或專屬硬體時。
為系統執行 LLM 做好準備
（硬體需求、軟體相依性、系統設定）
在開始在本機執行 LLM 之前，你需要確保系統符合必要需求，並安裝所需的軟體相依項目。
硬體方面，你可能需要高效能 GPU，特別是對於資源需求較大的模型。不過，有些模型也可以在較低規格的系統（如一般桌上型電腦或筆電）上執行。
軟體相依項目方面，通常你需要安裝 Python、Docker 和 API 金鑰。這些相依軟體能讓你在機器上安裝與執行 LLM 模型。
一旦備妥所需的硬體與軟體，就可以繼續選擇適合你需求的 LLM。
硬體需求與建議
（GPU、多顆 GPU、Mac、伺服器）
在本機執行 LLM 的硬體需求可能因特定模型及其資源需求而有所不同。有些 LLM 需要高效能 GPU，而其他模型則可在較低規格的系統上執行。
如果你打算處理資源密集的模型或大規模應用，建議配備高效能 GPU。這能確保更快的處理速度與更好的效能。然而，如果你正在進行小型專案或實驗較簡單的模型，一般的桌上型電腦或筆電可能就已足夠。
值得注意的是，有些模型針對特定硬體配置（例如 Mac 或伺服器）進行了最佳化。如果你的硬體環境特殊，請務必確認你打算使用的 LLM 模型與你的系統相容。
安裝 LLM 所需的軟體相依項目
（Python、Docker、API 金鑰）
要在本機安裝與執行 LLM，你需要在機器上安裝某些軟體相依項目。
Python 是機器學習社群中常用的程式語言，提供豐富的函式庫與工具，可輕鬆處理 LLM。在安裝 LLM 模型之前，請確保系統已安裝 Python。
Docker 是一個能將軟體應用程式封裝並分發到容器中的平台。它為執行 LLM 模型及其相依項目提供一致的環境。請在機器上安裝 Docker，以確保 LLM 模型能順暢安裝與執行。
最後，你可能需要 API 金鑰來存取某些 LLM 模型或平台。此金鑰可驗證你的請求，讓你與 LLM 模型互動。
備妥這些軟體相依項目後，就可以繼續選擇適合你需求的 LLM。
選擇適合你需求的 LLM
（開源 LLM、LLM 模型、效能指標）
有各種 LLM 模型可用於不同應用與使用情境。在選擇適合需求的 LLM 時，請考量效能指標、系統相容性，以及專案所需的特定功能。
開源 LLM 尤其提供多種免費可用的模型，你可以根據需求進行自訂。這些模型持續演進與改善，社群也會貢獻開發。
了解不同 LLM 模型的效能指標與功能，你就能做出明智的決定，選擇最符合目標的模型。
熱門 LLM 平台概覽
（OpenAI、Google、Novita AI）
有幾個熱門的 LLM 平台提供多種模型與資源，讓你能在本機執行 LLM。
OpenAI 提供多種預先訓練好的模型，包括廣為人知的 GPT-3。他們也提供 API，讓你能遠端與其模型互動。
Google Cloud 是另一個提供 LLM 模型與資源的平台，讓你能在本機執行。他們提供多種工具與服務，支援 LLM 的開發與部署。
novita.ai 是一個一站式無限創意平台，讓你能存取超過 100 個 API，包括 LLM API。Novita AI 提供與 OpenAI API 標準的相容性，讓你更輕鬆地整合到現有應用程式中。
探索這些平台及其提供的服務，你能找到適合需求的 LLM 模型。
比較效能與功能
（推論、指標、Token、功能）
比較不同 LLM 模型時，需考量其效能與功能。
效能指標如推論時間、準確度與資源使用量，能讓你了解模型在特定任務上的表現。請尋找已進行基準測試並依業界標準評估的模型。
另一個考量因素是模型支援的 Token 數量。Token 上限越高的模型，能處理更長的輸入並產生更詳細的回應。
此外，請考慮每個模型提供的特定功能。有些模型可能具備專門能力，例如程式碼生成或翻譯，符合你的專案需求。
透過比較不同 LLM 模型的效能與功能，你就能做出明智的決定，選出最適合需求的選項。
本地 LLM 安裝指南
（命令列、安裝過程、文件）
選定適合需求的 LLM 後，就可以開始安裝過程。每個 LLM 平台或模型可能都有各自的安裝指南，請務必參考提供的文件。
大多數安裝需要透過命令列介面來下載必要的檔案與相依項目。安裝過程通常包括下載模型、設定所需環境，以及配置任何額外設定或外掛程式。
按照文件中的逐步說明進行，以確保順利安裝。如果遇到任何問題或錯誤，請參閱疑難排解章節，或向社群論壇尋求協助。
逐步安裝流程
（終端機、macOS、設定、Readme）
安裝本地 LLM 的流程可能因使用的平台或模型而異。不過，一般步驟通常包括使用終端機或命令列介面來下載並設定必要的檔案與相依項目。
首先，在機器上開啟終端機或命令提示字元。瀏覽到你要安裝 LLM 檔案的目錄。
接著，按照文件或 readme 檔案中的說明，下載模型及任何所需的相依項目。這可能包括執行特定命令或腳本，以設定環境並配置模型。
安裝完成後，你可以執行樣本查詢，或透過提供的介面與模型互動，來測試 LLM 是否正常運作。
如果在安裝過程中遇到任何問題，請參閱文件中的疑難排解章節，或向社群論壇尋求協助。
常見安裝問題排除
（疑難排解、查詢、錯誤、文件）
在安裝本地 LLM 的過程中，你可能會遇到一些常見問題或錯誤，這些問題通常可以透過一些疑難排解輕鬆解決。以下是一些常見的安裝問題及其可能的解決方案：
- 錯誤：找不到相依項目
- 解決方案：檢查是否已安裝所有必要的相依項目並正確配置。確認你已正確遵循安裝步驟。
- 錯誤：找不到設定檔
- 解決方案：再次確認你已下載所有必要檔案，並將其放置在正確的目錄中。請參閱文件或 readme 檔案中的具體說明。
- 錯誤：模型未回應查詢
- 解決方案：確保模型正在執行並已正確配置。用一個簡單的查詢測試，以確認模型是否正常運作。
如果無法解決問題，請查閱文件或向社群論壇尋求協助。通常其他使用者可能遇過類似問題，並能提供指引或解決方案。
將 LLM 整合到你的專案中
（桌面應用程式、API、整合、專案）
成功安裝並設定好本地 LLM 後，你就可以開始將其整合到專案中。
對於桌面應用程式，你可以將 LLM 的功能納入應用程式的程式碼庫中。這能讓使用者體驗到由 LLM 驅動的強化功能與特性。
或者，你可以使用 LLM 的 API 將其整合到其他應用程式或系統中。這樣就能在專案與 LLM 之間進行順暢的通訊與資料交換。
透過將 LLM 整合到你的專案中，你可以利用其強大能力與功能來提升使用者體驗，並提供進階功能。
將 LLM 連接到現有應用程式
（API、應用程式、瀏覽器、SSH）
要將本地 LLM 連接到現有應用程式，你可以使用 LLM 的 API。API 讓你的應用程式能向 LLM 發送請求並接收回應。
你可以使用你選擇的程式語言，將 LLM API 整合到應用程式的程式碼庫中。這樣應用程式就能與 LLM 互動，並利用其功能。
你也可以透過瀏覽器介面將 LLM 連接到應用程式。這樣使用者就能直接與 LLM 互動，並即時收到回應。
此外，你還可以透過 SSH 連接到 LLM，實現遠端存取與控制。這樣你就可以從遠端位置對 LLM 執行命令與查詢。
透過將 LLM 連接到現有應用程式，你可以擴展其功能，並提供由 LLM 驅動的強化功能。
使用 LLM 開發新應用程式
（開發、儲存庫、開源）
如果你想使用 LLM 開發新應用程式，可以善用社群中的開源儲存庫與資源。
開源儲存庫（例如 GitHub 上託管的專案）提供了豐富的 LLM 模型、程式碼範例與資源，你可以用來啟動開發流程。這些儲存庫通常有詳細的文件與社群支援，讓 LLM 開發更加容易入門。
你也可以貢獻自己的 LLM 模型、程式碼片段或文件，藉此參與開源社群。這有助於促進 LLM 開發領域的合作與創新。
透過善用開源資源並積極參與社群，你可以使用 LLM 開發新應用程式，並為該領域的進步做出貢獻。
結論
總之，設定你的本地 LLM 能大幅提升你的語言模型能力。了解好處、硬體需求、選擇合適的 LLM，並順利將其整合到專案中，是發揮其最大潛力的必要步驟。依照逐步安裝指南並排除常見問題，能確保設定過程順暢。也應考量關於擴展部署與成本的常見問題，以獲得更全面的理解。擁抱本地 LLM 的力量，提升你的語言處理效率，在數位時代保持領先。
常見問題
如何在本機擴展 LLM 部署？
在本機擴展 LLM 部署涉及最佳化硬體資源與基礎設施，以處理更大的負載。這可以透過使用更強大的伺服器或 GPU、將工作負載分散到多台機器，以及實施有效的資源管理技術來實現。
我可以在沒有網路連線的情況下使用 LLM 嗎？
是的，你可以透過在自己的機器上本機執行 LLM，在沒有網路連線的情況下使用 LLM。這樣你的資料會保留在本機系統，不會透過網際網路傳輸。這也解決了與資料隱私和機密性相關的安全疑慮。
在本機執行 LLM 的成本為何？
在本機執行 LLM 的成本包括硬體的初始投資（例如 GPU 或高效能機器）、軟體授權，以及持續的維護與更新。實際成本會因特定的 LLM 模型與硬體需求而有所不同。
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