与依赖云端 API 相比，在本地运行大型语言模型 (LLM) 可以显著提高开发者的生产力并降低成本。Ollama 等工具简化了在个人机器上下载和运行 Mistral 和 Llama 2 等模型的流程，提供了离线运行、降低延迟和增强隐私等好处。虽然本地模型可能无法匹敌最大云端模型的推理能力，但它们非常适合代码补全、起草文档和提示测试等任务，其中提示工程和系统提示是优化其性能的关键。 AI
影响 使开发者能够通过在本地运行模型来降低常见 LLM 任务的成本和延迟。
排序理由 文章讨论了一种在本地使用现有 LLM 模型的方法，而不是关于新发布或重大行业事件。
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