Czy chcesz, aby Twoje dane pozostały prywatne i nigdy nie opuszczały urządzenia? Usługi Cloud LLM często zawierają bieżące opłaty subskrypcyjne oparte na połączeniach API. Nawet użytkownicy w odległych obszarach lub osoby z nierzetelnymi połączeniami internetowymi nie preferują specjalnie usług w chmurze. Więc jakie jest rozwiązanie?

Na szczęście lokalne narzędzia LLM mogą wyeliminować te koszty i umożliwić użytkownikom uruchamianie modeli na swoim sprzęcie. Narzędzia przetwarzają również dane offline, aby żadne zewnętrzne serwery nie mogły uzyskać dostępu do twoich informacji. Uzyskasz również większą kontrolę nad interfejsem specyficznym dla twojego przepływu pracy.

W tym przewodniku zebraliśmyDarmowe lokalne narzędzia LLMAby zaspokoić wszystkie Twoje warunki podczas zaspokajania potrzeb prywatności, kosztów i wydajności.

Darmowe narzędzia do uruchamiania LLM lokalnie na komputerze Windows 11

Oto kilka bezpłatnych lokalnych narzędzi LLM, które zostały staranne i przetestowane osobiście.

1. Jan
2. LM Studio
3. GPT4ALL
4. Cokolwiek LLM
5. Ollama

1] Jan

Czy znasz Chatgpt? Jeśli tak, Jan to wersja, która działa offline. Możesz uruchomić go na swoim osobistym urządzeniu bez Internetu. Pozwala prywatnie generować, analizować i przetwarzać dane tekstowe w sieci lokalnej.

Jest wyposażony w najwyższej jakości modele, takie jak Mistral, NVIDIA lub Openai, których można użyć bez wysyłania danych na inny serwer. To narzędzie jest odpowiednie, jeśli ustalasz priorytetyi chcę solidną alternatywę dla LLM opartych na chmurze.

Cechy

• Modele wstępnie zbudowane:Zapewnia zainstalowane modele AI, które są gotowe do użycia bez dodatkowych procedur.
• Dostosowywanie:Zmień kolor pulpitu nawigacyjnego i uczyń motyw solidny lub półprzezroczysty.
• Sprawdzanie pisowni:Użyj tej opcji, aby naprawić błędy pisowni.

Profesjonaliści

• Zaimportuj swoje modele za pomocą przytulnego źródła twarzy.
• Obsługuje rozszerzenia dostosowywania.
• Bezpłatnie

Wady

• Mniej wsparcia społeczności Jan nie ma wsparcia społeczności, a użytkownicy mogą znaleźć mniej samouczków i zasobów.

Sprawdź LLM tutaj

2] LM Studio

LM Studio to kolejne narzędzie do korzystania z modeli językowych, takich jak Chatgpt lokalnie. Oferuje duże, ulepszone modele do zrozumienia i odpowiedzi na Twoje prośby. Ale w przeciwieństwie do modeli chmurowych pozostajesz na swoim urządzeniu. Innymi słowy, istnieje więcej prywatności i kontroli nad jego użyciem.

LM Studio może podsumować teksty, generować treści, odpowiadać na żądane pytania, a nawet pomagać w kodowaniu, wszystkie z komputera. Przed uruchomieniem modelu możesz uzyskać raport, czy system może sobie z tym poradzić. To pozwala spędzać czas i zasoby tylko na kompatybilne modele.

Cechy

• Załączniki i szmatki:Możesz przesłać pliki PDF, DOCX, TXT i CSV w CHATBOX i odpowiednio uzyskać odpowiedzi.
• Zakres dostosowywania:Oferuje wiele motywów kolorów i pozwala wybrać poziom złożoności interfejsu.
• Gęsty zasobów:Oferuje bezpłatną dokumentację i sposoby uczenia się i korzystania z narzędzia.

Profesjonaliści

• Możesz go używać w Linux, Mac lub Windows.
• Konfiguracja serwera lokalnego dla programistów.
• Oferuje wyselekcjonowaną listę odtwarzania modeli

Wady

• Rozpoczęcie pracy, szczególnie dla nowo przybyłych.

Sprawdź LLM tutaj

3] GPT4ALL

GPT4All to kolejne narzędzie LLM, które może uruchamiać modele na urządzeniach bez połączenia internetowego, a nawet integracji API. Ten program działa bez GPU, choć może je wykorzystać, jeśli są dostępne, co czyni go odpowiednim dla wielu użytkowników. Obsługuje również szereg architektur LLM, co sprawia, że ​​jest kompatybilna z modelem i ramami open source.

Wykorzystuje również LLAMA.CPP jako backend dla LLM, który poprawia wydajność modelu na procesorach i GPU bez infrastruktury wysokiej klasy. GPT4All jest kompatybilny z procesorami Intel i AMD; Wykorzystuje GPU do szybszego przetwarzania.

Cechy

• Interakcja lokalnego pliku:Modele mogą zapytać i wchodzić w interakcje z plikami lokalnymi. Jak dokumenty PDF lub dokumenty tekstowe, za pomocą lokalnych dokumentów.
• Wydajny:Wiele modeli jest dostępnych w 4-bitowych wersjach, które wykorzystują mniej pamięci i przetwarzania.
• Rozległa biblioteka modeli:GPT4All ma ponad 1000 modeli typu open source z repozytoriów, takich jak przytulanie twarzy.

Profesjonaliści

• Open source i przezroczysty
• Oferuje konkretny pakiet dla przedsiębiorstw do korzystania z AI lokalnie.
• GPT4All silnie koncentruje się na prywatności

Wady

• Ograniczone wsparcie dla procesorów ARM, takich jak Chromebooki

Sprawdź LLM tutaj

4] Wszystko

Analllm to LLM open source, który oferuje wysokie dostosowanie i prywatne doświadczenie AI. Umożliwia użytkownikom wdrażanie i uruchamianie LLMS offline na ich lokalnych urządzeniach, takich jak Mac, Windows lub Linux, zapewniając kompletne

Ponadto narzędzie najlepiej pasować do pojedynczych użytkowników, którzy chcą łatwego do wprowadzenia rozwiązania z minimalną konfiguracją. Możesz traktować go jako prywatny system podobny do Chargpt, który mogą uruchomić firmy lub osoby fizyczne.

Cechy

• Przyjazny dla programistów:Ma pełny interfejs API do integracji niestandardowej.
• Integracja narzędzi:Możesz zintegrować dodatkowe narzędzia i wygenerować klucze API.
• Łatwa konfiguracja:Ma proces instalacji jednego kliknięcia.

Profesjonaliści

• Elastyczność w użyciu LLM
• Dokument Centric
• Platforma ma agentów AI do automatyzacji zadań

Wady

• Brakuje wsparcia wielu użytkowników
• Złożoność w zaawansowanych funkcjach

Sprawdź LLM tutaj

5] Ollama

Ollama zapewnia pełną kontrolę nad tworzeniem lokalnych chatbotów bez interfejsu API. Obecnie ma najważniejszych współpracowników, którzy zapewniają częste aktualizacje i poprawiają ogólną funkcjonalność GitHub. To aktualizuje to narzędzie i zapewnia lepszą wydajność niż inne. W przeciwieństwie do innych narzędzi omówionych powyżej, otwiera interfejs terminalu do zainstalowania i uruchomienia modelu.

Każdy zainstalowany model ma własne konfiguracje i wagi, unikając konfliktów z innym oprogramowaniem na komputerze. Wraz z interfejsem wiersza poleceń Ollama ma kompatybilny API z Openai. Możesz łatwo zintegrować to narzędzie z takiego, które korzysta z modeli OpenAI.

Cechy

• Lokalne wdrożenie:Ollama umożliwia prowadzenie dużych modeli języków w trybie offline, takich jak Lama, Mistral lub inne.
• Dostosowywanie modelu:Zaawansowani użytkownicy mogą ustawić zachowanie w modelach za pomocą modefela.
• Kompatybilność API Openai:Ma interfejs API REST z API Openai.
• Zarządzanie zasobami:Optymalizuje zużycie procesora i GPU, a nie przeciążanie systemu.

Profesjonaliści

• Możesz uzyskać kolekcję modeli.
• Może importować modele z bibliotek typu open source, takich jak Pytorch.
• Ollama może zintegrować się z ogromnym wsparciem bibliotecznym

Wady

• Nie zapewnia graficznego interfejsu użytkownika
• Wymaga dużych wymagań dotyczących przechowywania

Sprawdź LLM tutaj

Wniosek

Podsumowując, lokalne narzędzia LLM oferują godną alternatywę dla modeli w chmurze. Oferują prywatność i kontrolę na następnym poziomie bez żadnych kosztów. Niezależnie od tego, czy dążysz do łatwości korzystania lub dostosowywania, wymienione narzędzia oferują różnorodne potrzeby i poziomy wiedzy specjalistycznej.

W zależności od twoich potrzeb, takich jak moc i kompatybilność, każdy z nich może wykorzystać potencjał AI bez narażania prywatności lub wymagania opłat subskrypcyjnych.