为什么要选择使用本地部署的LLM大模型？-优快云博客

运行大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Claude，通常需要将数据发送到由OpenAI和其他AI模型提供商管理的服务器。

虽然这些服务是安全的，但一些企业为了更高的隐私，倾向于完全将数据保留在本地，并处于与外界网络离线状态。

那为什么选择使用本地LLM呢？

隐私： 可以在不离开本地服务器主机的情况下多轮次地提示本地LLMs，而无需担心提示数据被外传。

通常情况下，任何公司会尽量避免在不必要时将数据分享给他人，尤其是当数据涉及员工或工作敏感信息时。

尽管在OpenAI的数据保留政策中，他们并不保证不会查看贵公司的数据。但你希望OpenAI使用你的数据训练出的模型卖回给你吗？

通常数据隐私和安全是使用本地LLMs的关键原因。

大模型参数定义的灵活性： 本地LLMs提供高级配置选项，包括CPU线程、温度、上下文长度、GPU设置等，类似于OpenAI的playground。

可以根据自己的具体需求调整LLM，尝试不同的设置，并将其整合到现有的基础设施中。

由于LLMs是无状态的，可以随时在HuggingFace上提供的50万个模型中进行切换。因此，为企业不同的任务使用不同的模型。

模型增强： 虽然专有的LLMs（如GPT-4）在性能上可能优于本地开源模型（如Llama2或Mixtral等），但根据排行榜，这些基准任务可能并不适用于企业的具体任务或领域。

因此，企业可以轻松微调这些模型，以在特定任务上获得更好的表现。

由于开源开发比商业开发更加灵活，本地推理框架可以提供尚未在商业服务中提供的前沿功能等。

尽管通过检索增强生成（RAG）来可以管理模型、提示、内存和外部知识，但这需要定制开发。不过，随着越来越多的开源解决方案将这些组件抽象化，这也变得越来越容易。

离线支持： 即使与外界网络在离线状态下，也可以加载和连接大型语言模型。使用专有LLM需要互联网连接，而本地托管的LLMs可以在“离线模式”下运行，即使没有互联网或专有服务关闭，也可以继续使用。

如果这些外部网络服务中断，本地LLMs依然具备弹性。

连接性： 有时连接像OpenAI这样的云服务可能会出现信号差和连接不畅的情况。因此，本地托管的LLMs在响应时间上更加稳定和可预测。

根据本地LLMs所配置的硬件、模型选择和网络情况，本地LLM的延迟响应可能比调用商业LLM的API更快。

支持与安全性： 它们提供类似于OpenAI或Claude的支持和安全性。

订阅和成本： 通过使用本地LLMs，无需支付订阅费用或API调用费用。另一个与专有LLM相关的问题是供应商锁定。企业会始终受制于提供商更改定价政策的决定。

作为本地LLMs用户，虽然由于高RAM和CPU使用率增加了电费，但电费的增加，相较于专有LLM的订阅费用或API调用费用依然可能节省了开支。

对于企业LLM的商业化用途，转向本地LLM更有意义。按token付费的方式无法满足企业的规模需求，只适用于概念验证或回报率极高的用例。即便模型响应更好，API调用的费用增加也会导致较低的投资回报率。更不用说在专有大模型云平台上进行微调的高昂成本。

如果使用OpenAI的模型和库开发生成式AI应用程序，在Ollama的最新更新中，可以重用现有的OpenAI代码，只需将模型API切换为调用本地托管的LLM模型即可。

充分发挥LLMs的创造力： 大家可能已经注意到，专有模型由于为了减少有害和恶意的回应，往往经过了高度的审查、限制，并且存在偏见。

所以经常会看到类似“作为由OpenAI创建的大型语言模型……”的回应，以及“需要注意的是……”等警告性提示。这本质上并不是坏事，但有时候即使任务看似合理，LLM也可能拒绝执行，或者它可能根本无法对某些话题进行推断。

通过使用本地LLMs，可以在所有话题上获得更加富有创造性、有用且无偏见的回应。

因此，总结说来，应用本地LLM使得模型应用开发更加富有创造力，增强了数据隐私和定制化功能，同时也带来了显著的成本降低。

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望