Mozilla Builders的LocalScore：一个有趣的本地AI大模型基准测试

通过Mozilla的MozillaBuilders计划发布的LocalScore是一个有趣的本地AI大型语言模型(LLM)基准测试，适用于Windows和Linux系统。LocalScore具有很大的潜力，并且以MozillaOcho Llamafile项目为基础，成为一个易于分发的LLM框架。LocalScore仍处于早期阶段，但已经运行良好。

Llamafile 0.9.2于上周发布，并将LocalScore带入代码库，这是一个基准测试实用程序。LocalScore有助于在CPU和GPus上进行大型语言模型(LLM)基准测试。它是一种评估LLM系统性能的简单且便携的方法。

LocalScore可以从Llamafile包触发，或者还有一个适用于Windows和Linux的独立LocalScore二进制文件，以方便进行AI基准测试。

作为Llamafile的这一新增功能的一部分，现在有了LocalScore.ai作为可选存储库，用于存放LocalScore的CPU/GPU结果，这些结果使用了基于微型/小型/中型MetaLlama3.1模型的官方模型。

通过LocalScore.ai，可以使用官方模型运行CPU和/或GPUAILLM基准测试，步骤简单。基准测试可以在Windows和Linux系统上轻松完成。

LocalScore是开源的，也是MozillaBuilders计划的一个不错的补充，非常希望看到更多易于使用/快速部署和跨平台的开源AI/LLM基准测试。