Бесплатные инструменты для локального запуска LLM на ПК с Windows 11

Хотите, чтобы ваши данные оставались конфиденциальными и никогда не покидали ваше устройство? Услуги Cloud LLM часто включают постоянную абонентскую плату, основанную на вызовах API. Даже пользователи в отдаленных районах или те, у кого ненадежное подключение к Интернету, не предпочитают облачные сервисы. Так в чем же решение?

К счастью, местные инструменты LLM могут устранить эти затраты и позволить пользователям запускать модели на своем оборудовании. Эти инструменты также обрабатывают данные в автономном режиме, поэтому внешние серверы не могут получить доступ к вашей информации. Вы также получите больше контроля над интерфейсом, специфичным для вашего рабочего процесса.

В этом руководстве мы собрали бесплатные локальные инструменты LLM, которые помогут выполнить все ваши условия, удовлетворив при этом ваши потребности в конфиденциальности, стоимости и производительности.

Бесплатные инструменты для локального запуска LLM на ПК с Windows 11

Вот несколько бесплатных местных инструментов LLM, которые были отобраны и лично протестированы.

1. Ян
2. ЛМ Студия
3. GPT4ALL
4. Что-нибудь LLM
5. Оллама

1) Ян

Вы знакомы с ChatGPT? Если да, то Jan — это версия, работающая в автономном режиме. Вы можете запустить его на своем личном устройстве без Интернета. Он позволяет вам конфиденциально генерировать, анализировать и обрабатывать текстовые данные в вашей локальной сети.

Он поставляется с первоклассными моделями, такими как Mistral, Nvidia или OpenAI, которые вы можете использовать без отправки данных на другой сервер. Этот инструмент подходит, если вы уделяете приоритетное внимание безопасности данных и хотите иметь надежную альтернативу облачным LLM.

Функции

• Предварительно созданные модели: он предоставляет установленные модели ИИ, готовые к использованию без дополнительных процедур.
• Настройка: измените цвет панели управления и сделайте тему сплошной или полупрозрачной.
• Проверка орфографии: используйте эту опцию, чтобы исправить орфографические ошибки.

Плюсы

• Импортируйте свои модели, используя источник Hugging Face.
• Он поддерживает расширения для настройки.
• Бесплатно

Минусы

• Меньше поддержки сообщества Яну не хватает поддержки сообщества, и пользователи могут найти меньше руководств и ресурсов.

Проверьте LLM здесь

2) ЛМ Студия

LM Studio — еще один инструмент для локального использования языковых моделей, таких как ChatGPT. Он предлагает большие расширенные модели для понимания и реагирования на ваши запросы. Но, в отличие от облачных моделей, вы остаетесь на своем устройстве. Другими словами, здесь больше конфиденциальности и контроля над его использованием.

LM Studio может обобщать тексты, генерировать контент, отвечать на нужные вопросы или даже помогать с кодированием — и все это с вашего компьютера. Перед запуском модели вы можете получить отчет о том, сможет ли ваша система ее обработать. Это позволяет вам тратить свое время и ресурсы только на совместимые модели.

Функции

• Вложения файлов и RAG: вы можете загружать файлы PDF, docx, txt и CSV в окно чата и получать соответствующие ответы.
• Диапазон настройки: он предлагает несколько цветовых тем и позволяет выбрать уровень сложности интерфейса.
• Плотность ресурсов: он предлагает бесплатную документацию и способы изучения и использования этого инструмента.

Плюсы

• Вы можете использовать его на Linux, Mac или Windows.
• Настройка локального сервера для разработчиков.
• Он предлагает тщательно подобранный плейлист с моделями.

Минусы

• Начать работать может быть сложно, особенно новичкам.

Проверьте LLM здесь

3) GPT4ALL

GPT4ALL — это еще один инструмент LLM, который может запускать модели на ваших устройствах без подключения к Интернету или даже интеграции API. Эта программа работает без графических процессоров, хотя может использовать их, если они доступны, что делает ее подходящей для многих пользователей. Он также поддерживает ряд архитектур LLM, что делает его совместимым с моделями и платформами с открытым исходным кодом.

Он также использует llama.cpp в качестве серверной части для LLM, что повышает производительность модели на процессорах и графических процессорах без высокопроизводительной инфраструктуры. GPT4ALL совместим с процессорами Intel и AMD; он использует графические процессоры для более быстрой обработки.

Функции

• Взаимодействие с локальными файлами: модели могут запрашивать локальные файлы и взаимодействовать с ними. Например, PDF-файлы или текстовые документы, используя Local Docs.
• Эффективность: многие модели доступны в 4-битных версиях, которые используют меньше памяти и обработки.
• Обширная библиотека моделей: GPT4ALL содержит более 1000 моделей с открытым исходным кодом из таких репозиториев, как Hugging Face.

Плюсы

• Открытый исходный код и прозрачный
• Он предлагает предприятиям специальный пакет для локального использования ИИ.
• GPT4ALL уделяет большое внимание конфиденциальности.

Минусы

• Ограниченная поддержка процессоров ARM, таких как Chromebook.

Проверьте LLM здесь

4) Что угодноLLM

AnythingLLM — это LLM с открытым исходным кодом, который предлагает широкие возможности настройки и личный опыт искусственного интеллекта. Он позволяет пользователям развертывать и запускать LLM в автономном режиме на своих локальных устройствах, таких как Mac, Windows или Linux, обеспечивая полную конфиденциальность данных.

Более того, этот инструмент лучше всего подойдет одиночным пользователям, которым нужно простое в установке решение с минимальной настройкой. Вы можете рассматривать его как частную систему, подобную CharGPT, которую могут использовать предприятия или частные лица.

Функции

• Удобство для разработчиков: имеется полный API для индивидуальной интеграции.
• Интеграция инструментов: вы можете интегрировать дополнительные инструменты и генерировать ключи API.
• Простая установка: процесс установки осуществляется одним щелчком мыши.

Плюсы

• Гибкость в использовании LLM
• Документ-ориентированный
• На платформе есть ИИ-агенты для автоматизации задач.

Минусы

• Не хватает многопользовательской поддержки
• Сложность расширенных функций

Проверьте LLM здесь

5) Оллама

Ollama дает полный контроль над созданием локальных чат-ботов без API. В настоящее время у него есть наиболее значительные участники, которые предоставляют частые обновления и улучшают общую функциональность GitHub. Это обновляет этот инструмент и обеспечивает лучшую производительность, чем другие. В отличие от других инструментов, обсуждавшихся выше, он открывает интерфейс терминала для установки и запуска модели.

Каждая устанавливаемая вами модель имеет свою собственную конфигурацию и вес, что позволяет избежать конфликтов с другим программным обеспечением на вашем компьютере. Помимо интерфейса командной строки, Ollama имеет API, совместимый с OpenAI. Вы можете легко интегрировать этот инструмент с инструментом, использующим модели OpenAI.

Функции

• Локальное развертывание: Ollama позволяет запускать в автономном режиме большие языковые модели, такие как Llama, Mistral и другие.
• Настройка модели: опытные пользователи могут задавать поведение моделей с помощью файла режима.
• Совместимость с OpenAI API: имеется REST API, совместимый с API OpenAI.
• Управление ресурсами: оптимизирует использование процессора и графического процессора, не перегружая систему.

Плюсы

• Вы можете получить коллекцию моделей.
• Он может импортировать модели из библиотек с открытым исходным кодом, таких как PyTorch.
• Ollama может интегрироваться с огромной библиотечной поддержкой.

Минусы

• Он не предоставляет графический интерфейс пользователя.
• Требует больших требований к хранению

Проверьте LLM здесь

Заключение

Таким образом, местные инструменты LLM предлагают достойную альтернативу облачным моделям. Они предлагают конфиденциальность и контроль нового уровня бесплатно. Независимо от того, стремитесь ли вы к простоте использования или настройке, перечисленные инструменты предлагают различные потребности и уровни опыта.

В зависимости от ваших потребностей, таких как вычислительная мощность и совместимость, любой из них может использовать потенциал ИИ без ущерба для конфиденциальности и без необходимости абонентской платы.