這是在自己的 Mac 或 PC 上執行開源大模型的實操參考。每篇指南都基於我們自有裝置實測的每秒 token、記憶體佔用和量化對比。用資料而非感覺,挑對模型和版本。
本文透過實測資料，深入比較 Qwen 與 Llama 3.1 在不同硬體環境下的表現，指導使用者如何根據自身裝置的規格和應用需求，選擇最適合的本地端大型語言模型。
本文深入探討如何透過在本地端部署大型語言模型（LLM），為開發者建立一個兼顧資安與成本控制的私密程式碼生成夥伴，並提供實戰部署指南。
本文深入分析 Meta 推出的 Llama 3.1 系列模型，提供不同規模參數的硬體配置建議、在地端安裝路徑及量化技術優化指南。
