Möchten Sie, dass Ihre Daten privat bleiben und Ihr Gerät niemals verlassen? Cloud LLM -Dienste sind häufig mit laufenden Abonnementgebühren aus API -Aufrufen ausgestattet. Selbst Benutzer in entfernten Bereichen oder solche mit unzuverlässigen Internetverbindungen bevorzugen Cloud -Dienste nicht speziell. Also, was ist die Lösung?
Glücklicherweise können lokale LLM -Tools diese Kosten beseitigen und es Benutzern ermöglichen, Modelle für ihre Hardware auszuführen. Die Tools verarbeiten auch Daten offline, damit keine externen Server auf Ihre Informationen zugreifen können. Sie erhalten auch mehr Kontrolle über die für Ihren Workflow spezifische Schnittstelle.
In diesem Leitfaden haben wir das gesammeltKostenlose lokale LLM -Toolsum alle Ihre Bedingungen zu erfüllen und gleichzeitig Ihre Privatsphäre, Kosten und Leistungsbedürfnisse zu erfüllen.
Kostenlose Tools zum Ausführen von LLM lokal auf Windows 11 PC
Hier sind einige kostenlose lokale LLM -Tools, die handverlesen und persönlich getestet wurden.
- Jan
- LM Studio
- Gpt4all
- Alles llm
- Ollama
1] Jan
Kennen Sie Chatgpt? Wenn ja, ist Jan eine Version, die offline funktioniert. Sie können es ohne das Internet auf Ihrem persönlichen Gerät ausführen. Mit diesem privat generieren, analysieren und verarbeiten Sie Textdaten in Ihrem lokalen Netzwerk.
Es wird mit erstklassigen Modellen wie Mistral, Nvidia oder OpenAI geliefert, die Sie verwenden können, ohne Daten an einen anderen Server zu senden. Dieses Tool ist geeignet, wenn Sie Prioritäten setzenund möchten eine robuste Alternative zu Cloud-basierten LLMs.
Merkmale
- Vorgefertigte Modelle:Es bietet installierte KI -Modelle, die ohne zusätzliche Verfahren verwendet werden können.
- Anpassung:Ändern Sie die Farbe des Dashboards und machen Sie das Thema fest oder durchscheinend.
- Rechtschreibprüfung:Verwenden Sie diese Option, um die Rechtschreibfehler zu beheben.
Profis
- Importieren Sie Ihre Modelle mit der umarmenden Gesichtsquelle.
- Es unterstützt Erweiterungen für die Anpassung.
- Kostenfrei
Nachteile
- Weniger Community -Unterstützung Jan fehlt die Unterstützung der Community, und Benutzer können weniger Tutorials und Ressourcen finden.
Schauen Sie sich die LLM hier an
2] LM Studio
LM Studio ist ein weiteres Tool für die Verwendung von Sprachmodellen wie Chatgpt lokal. Es bietet große, verbesserte Modelle, um Ihre Anfragen zu verstehen und zu reagieren. Im Gegensatz zu Cloud-basierten Modellen bleiben Sie jedoch auf Ihrem Gerät. Mit anderen Worten, es gibt mehr Privatsphäre und Kontrolle über seine Verwendung.
LM Studio kann Texte zusammenfassen, Inhalte generieren, Ihre gewünschten Fragen beantworten oder sogar bei der Codierung von Ihrer Maschine helfen. Bevor ein Modell ausgeführt wird, erhalten Sie einen Bericht darüber, ob Ihr System es umgehen kann. Auf diese Weise können Sie Ihre Zeit und Ihre Ressourcen nur für kompatible Modelle verbringen.
Merkmale
- Dateianhänge und Lappen:Sie können PDF-, DOCX-, TXT- und CSV -Dateien in der Chatbox hochladen und entsprechend Antworten erhalten.
- Anpassungsbereich:Es bietet mehrere Farbthemen und ermöglicht es Ihnen, die Komplexität der Schnittstelle zu wählen.
- Ressourcendicht:Es bietet kostenlose Dokumentation und Möglichkeiten, das Tool zu lernen und zu nutzen.
Profis
- Sie können es unter Linux, Mac oder Windows verwenden.
- Lokales Server -Setup für Entwickler.
- Es bietet eine kuratierte Wiedergabeliste von Models
Nachteile
- Es kann komplex sein, mit der Arbeit zu beginnen, insbesondere für Neuankömmlinge.
Schauen Sie sich die LLM hier an
3] gpt4all
GPT4ALL ist ein weiteres LLM -Tool, mit dem Modelle auf Ihren Geräten ohne Internetverbindung oder sogar API -Integration ausgeführt werden können. Dieses Programm wird ohne GPUs ausgeführt, aber es kann sie nutzen, wenn es verfügbar ist, was es für viele Benutzer geeignet ist. Es unterstützt auch eine Reihe von LLM-Architekturen, was es mit Open-Source-Modellen und Frameworks kompatibel macht.
Es verwendet auch LLAMA.CPP als Backend für LLMs, was die Modellleistung für CPUs und GPUs ohne High-End-Infrastruktur verbessert. Gpt4all ist sowohl mit Intel- als auch mit AMD -Prozessoren kompatibel; Es verwendet GPUs für eine schnellere Verarbeitung.
Merkmale
- Lokale Dateiinteraktion:Modelle können mit lokalen Dateien abfragen und interagieren. Wie PDFs oder Textdokumente unter Verwendung lokaler Dokumente.
- Effizient:Viele Modelle sind in 4-Bit-Versionen erhältlich, die weniger Speicher und Verarbeitung verwenden.
- Umfangreiche Modellbibliothek:GPT4ALL hat über 1000 Open-Source-Modelle aus Repositorys wie Umarmung.
Profis
- Open-Source und transparent
- Es bietet ein bestimmtes Paket für Unternehmen, die KI lokal verwenden können.
- GPT4all konzentriert sich stark auf Privatsphäre
Nachteile
- Begrenzte Unterstützung für ARM -Prozessoren wie Chromebooks
Schauen Sie sich die LLM hier an
4] alles
Alles, was sich um eine Open-Source-LLM handelt, die eine hohe Anpassung und ein privates KI-Erlebnis bietet. Dadurch können Benutzer LLMs auf ihren lokalen Geräten wie Mac, Windows oder Linux bereitstellen und offline ausführen, um sicherzustellen
Darüber hinaus passt das Tool am besten zu Einzelbenutzern, die eine leicht zu installierende Lösung mit minimalem Setup wünschen. Sie können es als ein privates, ladendarisches System behandeln, das Unternehmen oder Einzelpersonen betreiben können.
Merkmale
- Entwickler-freundlich:Es verfügt über eine vollständige API für die benutzerdefinierte Integration.
- Werkzeugintegration:Sie können zusätzliche Tools integrieren und API -Schlüssel erstellen.
- Easy Setup:Es verfügt über einen einzelnen Klick-Installationsprozess.
Profis
- Flexibilität bei der LLM -Verwendung
- Dokumentorientiert
- Die Plattform verfügt über KI -Agenten, um Aufgaben zu automatisieren
Nachteile
- Fehlt Multi-User-Unterstützung
- Komplexität in fortschrittlichen Funktionen
Schauen Sie sich die LLM hier an
5] Ollama
Ollama gibt die volle Kontrolle über das Erstellen lokaler Chatbots ohne API. Derzeit verfügt es über die wichtigsten Mitwirkenden, die häufige Aktualisierungen bereitstellen und die Gesamtfunktionalität von GitHub verbessern. Dies aktualisiert dieses Tool und bietet eine bessere Leistung als andere. Im Gegensatz zu den anderen oben diskutierten Tools öffnet es eine Terminalschnittstelle, um ein Modell zu installieren und zu starten.
Jedes Modell, das Sie installieren, verfügt über eigene Konfigurationen und Gewichte, wodurch Konflikte mit einer anderen Software auf Ihrem Computer vermieden werden. Zusammen mit seiner Befehlszeilenschnittstelle hat Ollama eine API, die mit OpenAI kompatibel ist. Sie können dieses Tool problemlos in eines mit OpenAI -Modellen integrieren.
Merkmale
- Lokale Bereitstellung:Mit Ollama können Sie große Sprachmodelle offline betreiben, wie Lama, Mistral oder andere.
- Modellanpassung:Erweiterte Benutzer können das Verhalten in Modellen mit einem Modefil festlegen.
- OpenAI -API -Kompatibilität:Es hat eine REST -API, die mit der Openai -API kompatibel ist.
- Ressourcenmanagement:Es optimiert die CPU- und GPU -Verwendung und überlastet das System nicht.
Profis
- Sie können eine Sammlung von Modellen erhalten.
- Es kann Modelle aus Open-Source-Bibliotheken wie Pytorch importieren.
- Ollama kann sich in die enorme Unterstützung der Bibliothek integrieren
Nachteile
- Es bietet keine grafische Benutzeroberfläche
- Erfordert große Speicheranforderungen
Schauen Sie sich die LLM hier an
Abschluss
Zusammenfassend bieten lokale LLM-Tools eine würdige Alternative zu Cloud-basierten Modellen. Sie bieten die Privatsphäre und Kontrolle der nächsten Ebene kostenlos an. Unabhängig davon, ob Sie eine einfache Nutzung oder Anpassung anstreben, bieten die aufgelisteten Tools eine Vielzahl von Anforderungen und Fachkenntnissen.
Abhängig von Ihren Bedürfnissen wie der Verarbeitungsleistung und der Kompatibilität kann jeder davon das Potenzial der KI nutzen, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen oder Abonnementgebühren zu erfordern.