作者现在将他们的 AI 模型托管在本地硬件上,利用通过 Samba 在其本地网络中访问的共享数据集。每台机器都运行自己的 Ollama 实例,从这个中央存储库拉取模型权重。这种方法将模型视为数据,作者更喜欢将其保留在有形的、本地控制的存储上。 AI
影响 为个人或小型网络实现本地化的 AI 模型部署和管理。
排序理由 该项目描述了运行 AI 模型的个人设置,而不是新产品或前沿发布。
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