あなたはあなたのデータをプライベートにとどめ、あなたのデバイスを離れないでください？ Cloud LLMサービスには、API呼び出しに基づいて継続的なサブスクリプション料金が伴うことがよくあります。遠隔地のユーザーや信頼できないインターネット接続を持つユーザーでさえ、クラウドサービスを特に好むことはありません。では、解決策は何ですか？
幸いなことに、ローカルLLMツールはこれらのコストを排除し、ユーザーがハードウェアでモデルを実行できるようにすることができます。また、ツールはデータをオフラインで処理して、外部サーバーが情報にアクセスできないようにします。また、ワークフローに固有のインターフェイスをより制御できます。
このガイドでは、それを集めました無料のローカルLLMツールプライバシー、コスト、パフォーマンスのニーズを満たしながら、すべての条件を満たすこと。
Windows11 PCでローカルにLLMを実行するための無料ツール
ここでは、厳選され、個人的にテストされた無料のローカルLLMツールをいくつか紹介します。
- 1月
- LMスタジオ
- gpt4all
- 何でもLLM
- オラマ
1] 1月
chatgptに精通していますか？もしそうなら、ヤンはオフラインで動作するバージョンです。インターネットなしでは個人用デバイスで実行できます。ローカルネットワーク上のテキストデータを個人的に生成、分析、および処理することができます。
Mistral、Nvidia、Openaiなどの一流のモデルが付属しており、データを別のサーバーに送信せずに使用できます。このツールは、優先順位を付けると適していますクラウドベースのLLMに代わる堅牢な代替品が必要です。
特徴
- 事前に構築されたモデル：追加の手順なしで使用できるインストールされたAIモデルを提供します。
- カスタマイズ：ダッシュボードの色を変更し、テーマをしっかりと透明にします。
- スペルチェック：このオプションを使用して、スペルミスを修正します。
長所
- ハグする顔ソースを使用してモデルをインポートします。
- カスタマイズ用の拡張機能をサポートします。
- 無料で
短所
- コミュニティサポートが少ないJanにはコミュニティのサポートがありません。ユーザーは、チュートリアルやリソースが少ない場合があります。
2] LMスタジオ
LM Studioは、ChatGptのような言語モデルをローカルに使用するためのもう1つのツールです。リクエストを理解して応答するために、大規模で強化されたモデルを提供します。ただし、クラウドベースのモデルとは異なり、デバイスにとどまります。言い換えれば、プライバシーとその使用に対する制御が増えています。
LM Studioは、テキストを要約したり、コンテンツを生成したり、希望する質問に答えたり、すべてのマシンからコーディングを支援したりできます。モデルを実行する前に、システムが処理できるかどうかについてのレポートを取得できます。これにより、互換性のあるモデルにのみ時間とリソースを費やすことができます。
特徴
- ファイルの添付ファイルとぼろきれ：PDF、DOCX、TXT、およびCSVファイルをチャットボックスの下にアップロードして、それに応じて応答を取得できます。
- カスタマイズの範囲：複数の色のテーマを提供し、インターフェイスの複雑さレベルを選択できます。
- リソースの濃さ：無料のドキュメントとツールを学び、使用する方法を提供します。
長所
- Linux、Mac、またはWindowsで使用できます。
- 開発者向けのローカルサーバーのセットアップ。
- モデルのキュレーションされたプレイリストを提供します
短所
- 特に新人向けに働き始めることは複雑かもしれません。
3] gpt4all
GPT4ALLは、インターネット接続やAPI統合なしでデバイスでモデルを実行できる別のLLMツールです。このプログラムはGPUなしで実行されますが、利用可能な場合は活用できます。これにより、多くのユーザーに適しています。また、さまざまなLLMアーキテクチャをサポートしているため、オープンソースモデルとフレームワークと互換性があります。
また、LLMA.CPPをLLMSのバックエンドとして使用しています。これにより、ハイエンドインフラストラクチャのないCPUおよびGPUのモデルパフォーマンスが向上します。 GPT4allは、IntelプロセッサとAMDプロセッサの両方と互換性があります。 GPUを使用して、より速い処理を行います。
特徴
- ローカルファイルの相互作用：モデルは、ローカルファイルをクエリして対話できます。 PDFやテキストドキュメントのように、ローカルドキュメントを使用しています。
- 効率的：多くのモデルは、4ビットバージョンで利用でき、メモリと処理を使用します。
- 広範なモデルライブラリ：GPT4allには、顔を抱き締めるなど、リポジトリから1000以上のオープンソースモデルがあります。
長所
- オープンソースと透明
- 企業がAIをローカルに使用するための特定のパッケージを提供します。
- gpt4allはプライバシーに強く焦点を当てています
短所
- Chromebooksなどのアームプロセッサの限られたサポート
4] Anythllm
Anythllmは、高いカスタマイズとプライベートAIエクスペリエンスを提供するオープンソースLLMです。ユーザーは、Mac、Windows、LinuxなどのローカルデバイスでLLMSをオフラインで展開および実行でき、完全な状態を確保できます
さらに、このツールは、セットアップを最小限に抑えた簡単なソリューションを必要とするシングルユーザーに最適です。ビジネスや個人が実行できるプライベートチャーグプトのようなシステムとして扱うことができます。
特徴
- 開発者フレンドリー：カスタム統合のための完全なAPIがあります。
- ツール統合：追加のツールを統合して、APIキーを生成できます。
- 簡単なセットアップ：シングルクリックインストールプロセスがあります。
長所
- LLM使用の柔軟性
- ドキュメント中心
- このプラットフォームには、タスクを自動化するAIエージェントがあります
短所
- マルチユーザーのサポートがありません
- 高度な機能の複雑さ
5]オラマ
Ollamaは、APIなしでローカルチャットボットを作成することを完全に制御します。現在、頻繁な更新を提供し、GitHubの全体的な機能を改善する最も重要な貢献者がいます。これにより、このツールが更新され、他のツールよりも優れたパフォーマンスが提供されます。上記の他のツールとは異なり、モデルをインストールして起動するための端子インターフェイスを開きます。
インストールする各モデルには、独自の構成と重みがあり、マシン上の他のソフトウェアとの競合を回避します。コマンドラインインターフェイスに加えて、OllamaにはOpenaiと互換性のあるAPIがあります。このツールをOpenAIモデルを使用するツールと簡単に統合できます。
特徴
- ローカル展開：Ollamaでは、ラマ、ミストラルなど、大規模な言語モデルをオフラインで実行できます。
- モデルのカスタマイズ：高度なユーザーは、モデフィルを使用してモデルで動作を設定できます。
- Openai API互換性：OpenaiのAPIと互換性のあるREST APIがあります。
- リソース管理：システムの過負荷ではなく、CPUおよびGPUの使用を最適化します。
長所
- モデルのコレクションを入手できます。
- Pytorchなどのオープンソースライブラリからモデルをインポートできます。
- Ollamaは、途方もない図書館のサポートと統合できます
短所
- グラフィックユーザーインターフェイスは提供されません
- 大きなストレージ要件が必要です
結論
要約すると、ローカルLLMツールは、クラウドベースのモデルにふさわしい代替品を提供します。彼らは次のレベルのプライバシーとコントロールを無料で提供します。使用やカスタマイズを目指しているかどうかにかかわらず、リストされているツールはさまざまなニーズと専門知識レベルを提供します。
処理能力や互換性などのニーズに応じて、これらのいずれかがプライバシーを損なうことやサブスクリプション料金を要求することなく、AIの可能性を活用できます。
