適合在 Mac 上運行的最佳 LLM 推薦指南

發現適合在 Mac 上運行的最佳邊緣大型語言模型 (LLM)，提升工作效率和系統性能的完美選擇。了解如何選擇最佳 LLM 滿足您的需求。

在 Mac，尤其是搭載 Apple Silicon（M1, M2, M3, M4 等）晶片的裝置上，本地運行大型語言模型（LLM）可以透過多種工具和模型高效完成。以下是一些適合在 Mac 上運行的最佳選項：

本地運行 LLM 的工具

1. LM Studio
   • LM Studio 是一款專為 macOS 設計的桌面應用程式，可運行本地及開源的 LLM。它支持多種模型格式，並提供方便管理與實驗不同模型的用戶界面。
   • 該工具為 Apple Silicon 優化，使用 MLX 引擎來提升 M1、M2 和類似晶片的效能。
2. Ollama
   • Ollama 是一款命令列工具，專門為 macOS 設計，用於本地運行 LLM。它對 Apple 的 Silicon 架構進行了特別優化，非常適合像 MacBook Air M1/M2 這樣的裝置。
   • 該工具支持 Llama-2、CodeLlama、Falcon 等模型，提供靈活的模型選擇。
3. GPT4ALL
   • GPT4ALL 以其隱私至上的設計聞名，允許用戶在各種硬體（包括 Mac M 系列晶片）上離線運行 LLM。它提供多種開源模型選擇以及本地文檔訪問與自訂功能。

推薦模型

一些開源模型因其高效設計與本地工具的兼容性，特別適合在 Mac 上運行：

• Llama 3.1：因其多功能性與效能而廣受歡迎，是開源模型中的領先選擇。
• Mistral Large 2：此模型在多項基準測試中表現優秀，並受到 LM Studio 等工具的支持。
• Command R+：另一款高效能模型，可透過這些工具在本地運行。

這些工具與模型為在搭載 Apple Silicon 晶片的 Mac 上運行 LLM 提供了強大的支援，涵蓋從簡單命令列界面到更全面的桌面應用，滿足不同用戶的需求與偏好。

LM Studio 與 Ollama 在 Mac 上運行 LLM 的比較

在比較 LM Studio 與 Ollama 用於在 Mac 上運行大型語言模型（LLM）時，需要考慮一些關鍵差異與特點。這兩款工具都旨在促進本地 LLM 的部署，但針對不同用戶需求與偏好。

LM Studio

• 用戶界面：LM Studio 擁有直觀的圖形界面，對非技術用戶和初學者非常友好。它提供了一種簡單的方式來管理模型、任務和輸出，無需命令列操作。
• 功能集：提供豐富的功能，包括發現、下載和執行各種模型的能力。LM Studio 支持 OpenAI 兼容的本地伺服器，對熟悉 OpenAI 生態系統的用戶來說十分便利。
• 操作系統支持：LM Studio 在操作系統支持上非常靈活，可用於 macOS、Windows 和 Linux，適合不同平台的用戶。
• 模型支持：雖然直接支持的模型數量較少，但可透過與 Hugging Face 等平台的集成訪問許多熱門模型。

Ollama

• 易用性：Ollama 的設計以簡潔為重點，特別適合開發者和習慣命令列操作的高階用戶。它是一款輕量級的工具。
• 自訂性：Ollama 提供極大的靈活性，可用於創建自訂語言模型以及運行各種預訓練模型。它支持 GGUF 和 GGML 文件格式的導入，實現廣泛的自訂功能。
• 開源性：Ollama 完全開源，促進透明性與社群參與，對於希望貢獻或修改工具的開發者具有吸引力。
• 操作系統支持：Ollama 支持 macOS 和 Linux，但缺乏原生 Windows 支持，可能限制某些環境的使用。

比較總結

以下是 AnythingLLM、LMStudio 和 GPT4All 的比較表：

關鍵點：

• AnythingLLM 設計為全方位應用程式，支持文本和多模態 LLM，無需設置。它高度可定制且默認為私密。
• LMStudio 提供了一個多功能平台，用於運行本地 LLM，具有增強的隱私性。它支持多種模型並可離線操作。
• GPT4All 作為開源平台，專注於可訪問性和隱私性。它允許用戶在本地運行和自定義模型，無需 GPU。

總結來說，選擇 LM Studio 或 Ollama 主要取決於您的技術專長與具體需求。LM Studio 更適合喜歡圖形化操作且需要更廣泛操作系統支持的用戶，而 Ollama 則更適合尋求自訂功能與開源解決方案、熟悉命令列操作的開發者。

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如何在 MacOS 上執行 Llama 3 70B on Ollama 要在 MacOS 上使用 Ollama 運行 Llama 3 70B 模型，可以按照以下步驟進行： 步驟一：下載並安裝 Ollama 前往 Ollama 的官方網站，下載適用於 MacOS 的安裝檔案。 解壓縮下載的 ZIP 文件，然後將 Ollama 應用 程式行動到「應用程式」文件夾中。 步驟二：設置終端環境 打開「終端」應用 程式。 在終端中輸入以下命令以下載 Llama 3 70B 模型：ollama pull llama3:70b 此命令將下載大約 39GB 的量化模型。 步驟三：運行模型 在終端中輸入以下命令以運行 Llama 3 70B 模型：ollama run llama3:70b 注意，這可能需要一些時間來加載模型，並且在運行過程中可能會遇到速度較慢的情況，這取決於你的硬體配置。 步驟四：測試和優化 若需要測試模型的推理速度，可以使用以下命令來進行基準測試： python benchmark.py --verbose --prompts “What is the sky…

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