这是一篇关于在个人机器上设置本地大型语言模型（LLM）的日志文章，作者是 Alexa 团队的软件开发经理，主要内容如下：

• 为什么要设置本地 LLM：最初是出于纯粹的好奇心，想在本地运行模型进行实验和玩耍，无需大型服务器农场。
• 开始设置：众多选择：有很多选择，如 Ollama、LM Studio、GPT4All 等，最终选择 Ollama 进行初始实验，因其在命令行用户中较受欢迎且易于获取模型。
• Ubuntu 安装设置：细节与性能：作者的日常机器是 Ubuntu 22.04 LTS 系统，配备 AMD Ryzen 7 5800X 处理器。安装 Ollama 很简单，通过一个命令即可。测试发现 CPU 运行模型时性能较慢，而在 NVIDIA GPU（如 RTX 3080）上运行则响应迅速。设置 GPU 时需要安装 NVIDIA 驱动和 NVIDIA Container Toolkit，确保容器能使用 GPU。
• 基本运行流程与模型推荐：给出了大致的运行流程，按不同硬件情况推荐了合适的模型，如低内存配置可选 Phi-3 等，良好 GPU 可选 Llama 3 等，强大配置可选 Llama 3 70B 等。
• 遇到的挑战与解决方法：包括模型大小导致的内存问题、提示技巧、选择合适模型的困难等，并提供了一些快速故障排除的技巧，如检查 nvidia-smi、Ollama 使用的 GPU 等。
• 使用的工具与后续计划：主要使用 Ollama 运行模型，还开始研究 LangChain 与本地模型的结合，下一步计划是用本地模型进行简单的 RAG 设置，并尝试更可视化的工具，目前已用于个人财务分析。
• 开始自己设置的步骤：提供了最低规格要求（16GB RAM，6GB+VRAM GPU 或耐心使用 CPU 仅模式）、安装 Ollama 的命令、先尝试小模型、加入 Ollama Discord 社区等建议。
• 有用的资源：推荐了 Ollama 模型库、NVIDIA Container Toolkit 文档、LangChain 本地 LLM 指南等资源。