Ar norite, kad jūsų duomenys liktų privatūs ir niekada nepaliktų įrenginio? „Cloud LLM“ paslaugoms dažnai taikomi nuolatiniai prenumeratos mokesčiai, pagrįsti API skambučiais. Netgi atokiose vietovėse esantys arba nepatikimą interneto ryšį turintys vartotojai nemėgsta debesijos paslaugų. Taigi koks sprendimas?

Laimei, vietiniai LLM įrankiai gali pašalinti šias išlaidas ir leisti vartotojams paleisti modelius savo aparatinėje įrangoje. Įrankiai taip pat apdoroja duomenis neprisijungę, kad jokie išoriniai serveriai negalėtų pasiekti jūsų informacijos. Taip pat galėsite geriau valdyti savo darbo eigai būdingą sąsają.

Šiame vadove surinkomenemokami vietiniai LLM įrankiaikad įvykdytumėte visas jūsų sąlygas, tuo pačiu patenkindami privatumo, išlaidų ir našumo poreikius.

Nemokami įrankiai, skirti paleisti LLM vietoje „Windows 11“ kompiuteryje

Štai keletas nemokamų vietinių LLM įrankių, kurie buvo atrinkti ir asmeniškai išbandyti.

1. sausio mėn
2. LM studija
3. GPT4ALL
4. Viskas, LLM
5. Būti

1] sausio mėn

Ar esate susipažinę su ChatGPT? Jei taip, Jan yra versija, kuri veikia neprisijungus. Galite paleisti jį savo asmeniniame įrenginyje be interneto. Tai leidžia privačiai generuoti, analizuoti ir apdoroti tekstinius duomenis vietiniame tinkle.

Jis tiekiamas su aukščiausios klasės modeliais, tokiais kaip „Mistral“, „Nvidia“ arba „OpenAI“, kuriuos galite naudoti nesiunčiant duomenų į kitą serverį. Šis įrankis tinka, jei nustatote prioritetąir nori patikimos alternatyvos debesijos pagrindu veikiančioms LLM.

Savybės

• Iš anksto pagaminti modeliai:Jame pateikiami įdiegti AI modeliai, kurie yra paruošti naudoti be papildomų procedūrų.
• Tinkinimas:Pakeiskite prietaisų skydelio spalvą ir padarykite temą vientisą arba permatomą.
• Rašybos tikrinimas:Naudokite šią parinktį, kad ištaisytumėte rašybos klaidas.

Argumentai "už"

• Importuokite modelius naudodami Hugging Face šaltinį.
• Jis palaiko tinkinimo plėtinius.
• Nemokamai

Minusai

• Mažiau bendruomenės palaikymo Janui trūksta bendruomenės palaikymo, todėl vartotojai gali rasti mažiau mokymo programų ir išteklių.

Peržiūrėkite LLM čia

2] LM studija

„LM Studio“ yra dar vienas kalbos modelių, pvz., „ChatGPT“ vietinio naudojimo įrankis. Siūlomi dideli, patobulinti modeliai, leidžiantys suprasti jūsų užklausas ir į juos atsakyti. Tačiau, skirtingai nuo debesies modelių, jūs liekate savo įrenginyje. Kitaip tariant, yra daugiau privatumo ir jo naudojimo kontrolės.

LM Studio gali apibendrinti tekstus, generuoti turinį, atsakyti į norimus klausimus ar net padėti koduoti – visa tai iš jūsų įrenginio. Prieš paleisdami modelį galite gauti ataskaitą apie tai, ar jūsų sistema gali jį valdyti. Tai leidžia praleisti laiką ir išteklius tik suderinamiems modeliams.

Savybės

• Failų priedai ir RAG:Pokalbių laukelyje galite įkelti PDF, docx, txt ir CSV failus ir gauti atitinkamus atsakymus.
• Tinkinimo diapazonas:Jis siūlo kelias spalvų temas ir leidžia pasirinkti sąsajos sudėtingumo lygį.
• Išteklių tankus:Ji siūlo nemokamą dokumentaciją ir būdus, kaip išmokti ir naudoti įrankį.

Argumentai "už"

• Galite naudoti „Linux“, „Mac“ arba „Windows“.
• Vietinio serverio sąranka kūrėjams.
• Jis siūlo kuruojamą modelių grojaraštį

Minusai

• Gali būti sudėtinga pradėti dirbti, ypač naujokams.

Peržiūrėkite LLM čia

3] GPT4ALL

GPT4ALL yra dar vienas LLM įrankis, galintis paleisti modelius jūsų įrenginiuose be interneto ryšio ar net API integracijos. Ši programa veikia be GPU, tačiau gali juos panaudoti, jei yra, todėl ji tinka daugeliui vartotojų. Jis taip pat palaiko daugybę LLM architektūrų, todėl yra suderinamas su atvirojo kodo modeliais ir sistemomis.

Jis taip pat naudoja llama.cpp kaip LLM pagrindinę programą, kuri pagerina modelio našumą CPU ir GPU be aukštos klasės infrastruktūros. GPT4ALL yra suderinamas su Intel ir AMD procesoriais; greitesniam apdorojimui naudoja GPU.

Savybės

• Vietinė failų sąveika:Modeliai gali teikti užklausas ir sąveikauti su vietiniais failais. Kaip ir PDF ar tekstiniai dokumentai, naudokite vietinius dokumentus.
• Efektyvus:Daugelį modelių galima įsigyti 4 bitų versijomis, kurios naudoja mažiau atminties ir apdorojimo.
• Didelė modelių biblioteka:GPT4ALL turi daugiau nei 1000 atvirojo kodo modelių iš tokių saugyklų kaip Hugging Face.

Argumentai "už"

• Atvirojo kodo ir skaidrus
• Ji siūlo specialų paketą įmonėms, kurios gali naudoti AI vietoje.
• GPT4ALL daug dėmesio skiria privatumui

Minusai

• Ribotas ARM procesorių, pvz., „Chromebook“, palaikymas

Peržiūrėkite LLM čia

4] AnythingLLM

AnythingLLM yra atvirojo kodo LLM, siūlantis aukštą pritaikymą ir privačią AI patirtį. Tai leidžia vartotojams įdiegti ir paleisti LLM neprisijungus vietiniuose įrenginiuose, tokiuose kaip „Mac“, „Windows“ ar „Linux“, užtikrinant visišką

Be to, įrankis geriausiai tiks pavieniams vartotojams, norintiems lengvai įdiegti sprendimą su minimalia sąranka. Galite ją traktuoti kaip privačią CharGPT panašią sistemą, kurią gali valdyti įmonės ar asmenys.

Savybės

• Tinka kūrėjams:Jis turi visą API tinkintam integravimui.
• Įrankio integravimas:Galite integruoti papildomus įrankius ir generuoti API raktus.
• Lengvas nustatymas:Jame yra vieno paspaudimo diegimo procesas.

Argumentai "už"

• Lankstumas naudojant LLM
• Centrinis dokumentas
• Platformoje yra AI agentai, kurie automatizuoja užduotis

Minusai

• Trūksta kelių vartotojų palaikymo
• Pažangių funkcijų sudėtingumas

Peržiūrėkite LLM čia

5] Būti

„Ollama“ suteikia visišką vietinių pokalbių robotų kūrimo kontrolę be API. Šiuo metu ji turi svarbiausius bendradarbius, kurie dažnai atnaujina ir gerina bendrą „GitHub“ funkcionalumą. Tai atnaujina šį įrankį ir užtikrina geresnį našumą nei kiti. Skirtingai nuo kitų anksčiau aptartų įrankių, jis atidaro terminalo sąsają, kad būtų galima įdiegti ir paleisti modelį.

Kiekvienas įdiegtas modelis turi savo konfigūraciją ir svorį, todėl išvengiama konfliktų su kita jūsų įrenginio programine įranga. Kartu su komandų eilutės sąsaja „Ollama“ turi API, suderinamą su „OpenAI“. Šį įrankį galite lengvai integruoti su įrankiu, kuriame naudojami OpenAI modeliai.

Savybės

• Vietinis diegimas:„Ollama“ leidžia neprisijungus paleisti didelius kalbų modelius, tokius kaip „Llama“, „Mistral“ ir kt.
• Modelio pritaikymas:Patyrę vartotojai gali nustatyti modelių elgesį naudodami modelio failą.
• OpenAI API suderinamumas:Jis turi REST API, suderinamą su OpenAI API.
• Išteklių valdymas:Tai optimizuoja procesoriaus ir GPU naudojimą, neperkrauna sistemos.

Argumentai "už"

• Galite įsigyti modelių kolekciją.
• Jis gali importuoti modelius iš atvirojo kodo bibliotekų, tokių kaip PyTorch.
• „Ollama“ gali integruotis su didžiuliu bibliotekos palaikymu

Minusai

• Tai nesuteikia grafinės vartotojo sąsajos
• Reikalingi dideli saugojimo reikalavimai

Peržiūrėkite LLM čia

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad vietiniai LLM įrankiai yra tinkama alternatyva debesies pagrindu veikiančiiems modeliams. Jie siūlo naujo lygio privatumą ir valdymą nemokamai. Nesvarbu, ar siekiate lengvo naudojimo ar pritaikymo, išvardyti įrankiai siūlo įvairius poreikius ir kompetencijos lygius.

Atsižvelgiant į jūsų poreikius, pvz., apdorojimo galią ir suderinamumą, bet kuris iš jų gali panaudoti AI potencialą nepakenkiant privatumui ir nereikalaujant prenumeratos mokesčių.