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本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。

一、模型压缩目标：（1）减少模型显存占用；（2）加快推理速度；（3）减少精度损失。二、模型压缩算法分类（如何降低权重和激活成本）：（1）模型量化（quantization）：旨在通过减少模型参数的表示精度来降低模型的存储空间和计算复杂度；（2）参数剪枝（pruning）：旨在通过删除模型中的不重要连接或参数来减少模型的大小和计算量；（3）知识蒸馏（knowledge distillation）：指