Große Sprachmodelle: Die schwierigen Teile (German Edition)
by Thársis T. P. Souza, Jonathan K. Regenstein
Anhang. Tools für die lokale LLM-Bereitstellung
Ein Experte ist jemand, der in einem sehr engen Fachgebiet alle Fehler gemacht hat, die man machen kann .
Niels Bohr
Dieser Anhang behandelt drei Tools für die lokale LLM-Bereitstellung sowie eine Technik, um LLMs für lokale Rechenumgebungen zugänglicher zu machen.
Ollama bietet den einfachsten Einstiegspunkt und ermöglicht eine Docker-ähnliche Erfahrung beim Herunterladen und Ausführen von Modellen mit einfachen Befehlen. llama.cpp stellt dir die zugrunde liegende Engine zur Verfügung, die einen Großteil des lokalen LLM-Ökosystems antreibt, indem sie Modelle in effiziente Formate konvertiert und sie auf handelsüblicher Hardware ausführt. llamafile verfolgt einen einzigartigen Ansatz, indem es Modelle als einzelne ausführbare Dateien verpackt, die überall ohne Abhängigkeiten laufen. Zusammen repräsentieren diese Tools verschiedene Punkte auf dem Spektrum zwischen Benutzerfreundlichkeit und feinkörniger Kontrolle.
Quantisierung ist eine Technik zur Reduzierung der Modellgröße und des Speicherbedarfs bei gleichzeitiger Steigerung der Inferenzgeschwindigkeit, bringt jedoch potenzielle Kompromisse bei der Modellqualität mit sich. Wir werden behandeln, wie man quantisiert und wie man diese Kompromisse anhand von zwei gängigen Maßstäben bewertet: Perplexity und KL-Divergenz.
Ollama
Ollama ist ein schlankes, unter der MIT-Lizenz stehendes Open-Source-Tool zum lokalen Ausführen von LLMs. Es bietet eine einfache Schnittstelle für die ...
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