一位用户分享了他们设置本地大型语言模型(LLM)进行私密实验的经验。虽然承认它比托管服务慢,但他们发现这是一个可行且资源高效的选择。他们预计在当前的AI泡沫破裂后,本地LLM将成为主要的 사용方式。 AI
排序理由 用户生成内容,关于个人LLM设置,而非产品发布或重大行业事件。
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AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
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I setup a local LLM yesterday. Now if I wanna play around with some slop I can do it privately and without drinking down half a river. It's a little slower compared to hosted solutions, but decent. After the AI bubble finally bursts I think this will be the main way people use LL…