通过本地化部署，用户可以在自己的设备上运行DeepSeek模型，无需依赖外部网络连接，从而实现更稳定、更可靠的使用体验。

LLaMA-13B 在大多数基准测试中表现优于拥有 175B 参数的 GPT-3，尽管其模型规模小了十倍。这使得 LLaMA-13B 可以在单个 GPU 上运行，从而“民主化”了大型语言模型的研究和使用。

本文介绍从零开始训练一个ChatGPT级别大型语言模型（LLM）的全流程、高昂成本以及务实的替代方案。

Huggingface 214页训练手册：揭露构建世界级大模型的秘密

Qwen3 是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。该系列共包含8款模型，2款参数30B、235B的混合专家模型和6款参数0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B的稠密模型，每款模型均获得同尺寸开源模型的最佳性能。

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中， GLM-4-9B 在各项能力上均表现出卓越的能力。

在这个数字化时代，我觉得个人知识库已经成为高效学习的必备工具。

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依托的强大知识库能力和Ollama的本地推理特性，我们能够在自己的电脑或服务器上，搭建起一套私有化的 AI 助手系统。它不仅可以回答你的各种问题，还能在回答过程中引用你所上传的专属资料，为你提供准确且贴合实际需求的回复。这样的本地化方案兼顾隐私、灵活与可玩性，对于想要深入探索开源大语言模型应用的个人或企业而言，无疑是一条值得尝试的道路。如果你也在寻找离线可用、经济实惠的解决方案，或是对“可完全掌控

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