如何在边缘设备上开始运行小型语言模型
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了联邦语言模型的概念，使用云端的大型语言模型（LLM）和边缘设备上的小型语言模型（SLM）。作者使用Nvidia的Jetson Orin开发套件作为边缘设备，配置了轻量级模型服务器Ollama，利用GPU加速来加快Phi-3的推理速度。
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关键要点
- 本文介绍了联邦语言模型的概念，结合云端的大型语言模型（LLM）和边缘设备上的小型语言模型（SLM）。
- 使用Nvidia的Jetson Orin开发套件作为边缘设备，运行SLM以响应用户查询。
- Jetson AGX Orin开发套件具有高性能，支持275 TOPS的AI性能，适用于先进的机器人和边缘AI应用。
- Jetpack 6.0是Jetson Orin的最新版本，包含Docker和Nvidia Container Toolkit等重要组件。
- Ollama是一个开发者友好的LLM基础设施，已优化以在Jetson设备上运行。
- 通过Docker容器运行Ollama推理服务器，避免访问GPU时可能遇到的问题。
- Microsoft的Phi-3小型语言模型具有高效性和可访问性，适合在资源受限的边缘设备上部署。
- 可以通过Ollama的OpenAI兼容API端点与Phi-3模型进行交互。
- 本教程涵盖了在Nvidia Jetson Orin边缘设备上运行Microsoft Phi-3 SLM的基本步骤。
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