开发者正越来越多地在本地运行大型语言模型，以降低成本和延迟。据报道，一位开发者通过将 80% 的工作量转移到本地的 Mistral 7B 实例，将其 OpenAI 每月账单从 2,400 美元削减至 180 美元。这种趋势是由云 API 的高昂成本驱动的，特别是对于涉及链式提示或大上下文窗口的任务，以及对数据隐私的担忧。Ollama、LM Studio 和 vLLM 等工具正在简化本地模型的设置和部署，使其在原型设计和生产环境都变得易于使用。 AI
影响 通过利用本地硬件，为 AI 应用实现成本节约和性能提升。
排序理由 文章讨论了在本地运行 LLM 的工具和方法，侧重于实际实现，而非新的模型发布或核心研究。
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