原贴链接

我正尝试给我的一个朋友安装一个离线/本地大语言模型，但我发现了一些问题。一是我无法远程协助他们安装，所以我找到了Ollama，它似乎是安装离线/本地大语言模型时需要操作最少的。必要时通过电话指导也足够简单。二是他们主要将其用于创意写作，但我想因为是本地运行，所以肯定无法与ChatGPT/ Gemini相比，对吧？回复最多只有约4个短段落，而且无法分部分输出以生成更长的回复。三是我怀疑他们甚至没有GPU，可能只是使用办公笔记本电脑，所以运行70B参数的模型也不可行。这些评估是否准确呢？我只是想确认一下，以免遗漏一些明显的东西。

讨论总结

原帖作者想为电脑知识匮乏的朋友设置离线/本地大型语言模型（LLM），提到了一些如无法远程协助安装、本地模型在创意写作上可能不如在线模型、朋友可能无GPU无法运行大参数模型等问题。评论者们纷纷给出建议，推荐了众多的离线/本地LLM如LMstudio、MSTY、Llamafile、Backyard.ai等，还提及了一些工具如open web - ui、https://pinokio.computer/等，并且对不同模型和工具的特性、优缺点进行了讨论，整体氛围积极，大家都在努力为原帖作者出谋划策。

主要观点

  1. 👍 推荐LMstudio解决原帖问题。
    • 支持理由：有模型库和聊天界面且跨平台支持良好，有一键安装程序，能搜索模型并显示适配系统的模型，可简单操作下载运行。
    • 反对声音：设置GPU层不友好。
  2. 🔥 认为根据原帖描述朋友需求更适合在线服务。
    • 正方观点：运行本地LLM的关键优势在于处理敏感信息或者乐于摆弄，原帖朋友似乎不涉及这些情况，且本地LLM会牺牲性能和速度。
    • 反方观点：原帖作者强调离线/本地LLM的需求，如可能的隐私需求等未被提及。
  3. 💡 推荐msty对于初学者来说安装最容易。
    • 解释：没有涉及原帖中关于与在线模型对比、电脑硬件性能等复杂问题，仅仅聚焦于安装的简易性。
  4. 💡 推荐KoboldCpp用于创意写作。
    • 解释：它是便携式程序，只需选择模型的GGUF文件，其UI适合连续写作。
  5. 💡 推荐Nemotron - mini作为入门的离线/本地LLM。
    • 解释：针对原帖中朋友的情况，还给出了其Ollama库链接。

金句与有趣评论

  1. “😂 gthing：This is the answer. Dead easy. Tells you which models will likely work on your hardware. Model library, chat interface all in one with good cross platform support.”
    • 亮点：简洁有力地说明了LMstudio的优点。
  2. “🤔 Anything you install using Ollama is available on the local PC via API.”
    • 亮点：解释了Ollama安装内容的可用性，是关于Ollama比较关键的信息。
  3. “👀 LM Studio uses llama.cpp backend on PC, and can additionally use MLX on Mac, so the model selection is somewhat broader on Mac.”
    • 亮点：详细阐述了LMStudio在不同系统上的使用情况。
  4. “😎 I was impressed and I’m hard to impress.”
    • 亮点：以一种幽默的方式强调了https://pinokio.computer/这个工具的优秀。
  5. “💪 LM Studio is the way forward. Easiest to use for non technical folks.”
    • 亮点：直接表明LM Studio对非技术人员的适用性。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极为原帖作者提供解决方案。主要分歧点在于本地LLM和在线服务的选择，可能的原因是原帖作者没有明确表述朋友对本地LLM的需求是否是必须的，以及没有考虑到性能和速度方面的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术发展，可能会有更多针对电脑小白的离线/本地LLM优化方案出现，例如更简易的安装方式或者更友好的用户界面。
  • 潜在影响：对于电脑小白来说，如果有更合适的离线/本地LLM，他们能在不依赖在线服务的情况下进行创意写作等操作，保护隐私的同时也能享受语言模型带来的便利，这可能会推动本地LLM的进一步发展和普及。

详细内容：

标题：为电脑小白寻找更优的离线本地 LLM，Ollama 是最佳选择吗？

在 Reddit 上，有这样一个热门讨论帖子引起了大家的关注。帖子的标题为“Are there any better offline/local LLMs for computer illiterate folk than Llama? Specifically, when it’s installed using Ollama?”，目前已经获得了众多的点赞和大量的评论。

帖子的发布者试图为朋友安装一个离线本地的语言模型（LLM），但遇到了一些问题。比如无法远程协助安装，发现 Ollama 似乎安装步骤较少，但可能因在本地运行而不如 ChatGPT 或 Gemini 强大，而且朋友可能没有 GPU 也无法运行较大的模型。

讨论中呈现出了各种各样的观点。有人推荐了 LMstudio，称其非常简单易用，具有良好的跨平台支持。有用户认为 LLMStudio 与 Jan 相比，Jan 是开源的。还有人提到 Msty，称其界面很棒，可以配置模型特定设置。也有人提出使用 koboldcpp、Chatbox 等。

有人分享自己的经历，比如 bearbarebere 就表示 Ollama 安装和使用都很困难，需要制作 makefile 等，非常不方便。

关于模型的选择，有人认为 Qwen2.5 是目前总体表现最佳的。在输出大小方面，可以设置更大的输出令牌值。

对于为何要运行本地模型，有人认为关键优势在于处理敏感信息或喜欢自己捣鼓，但如果只是普通需求，使用 ChatGPT 等可能更好。

总的来说，大家对于哪种离线本地 LLM 更适合电脑小白以及它们的优缺点展开了热烈的讨论，但仍未达成完全一致的结论。那么，究竟哪款才是真正适合电脑小白的离线本地 LLM 呢？或许还需要根据个人的具体需求和硬件条件来进一步判断。