Хочете, щоб ваші дані залишалися конфіденційними й ніколи не залишали ваш пристрій? Хмарні послуги LLM часто мають постійну плату за підписку на основі викликів API. Навіть користувачі у віддалених районах або з ненадійним підключенням до Інтернету не віддають перевагу хмарним службам. Так яке рішення?

На щастя, локальні інструменти LLM можуть усунути ці витрати та дозволити користувачам запускати моделі на своєму обладнанні. Інструменти також обробляють дані в автономному режимі, щоб жодні зовнішні сервери не мали доступу до вашої інформації. Ви також отримаєте більше контролю над інтерфейсом, специфічним для вашого робочого процесу.

У цьому посібнику ми зібралибезкоштовні локальні інструменти LLMщоб виконати всі ваші умови, задовольнивши ваші потреби щодо конфіденційності, вартості та продуктивності.

Безкоштовні інструменти для локального запуску LLM на ПК з Windows 11

Ось кілька безкоштовних місцевих інструментів LLM, які були підібрані та особисто перевірені.

1. січня
2. ЛМ Студія
3. GPT4ALL
4. Будь-що LLM
5. Бути

1] Січ

Ви знайомі з ChatGPT? Якщо так, Jan — це версія, яка працює в автономному режимі. Ви можете запустити його на своєму персональному пристрої без Інтернету. Це дозволяє вам приватно створювати, аналізувати та обробляти текстові дані у вашій локальній мережі.

Він постачається з такими першокласними моделями, як Mistral, Nvidia або OpenAI, якими можна користуватися, не надсилаючи дані на інший сервер. Цей інструмент підійде, якщо ви розставите пріоритетиі хочуть надійну альтернативу хмарним LLMs.

особливості

• Попередньо зібрані моделі:Він надає встановлені моделі AI, які готові до використання без додаткових процедур.
• Налаштування:Змініть колір інформаційної панелі та зробіть тему суцільною або напівпрозорою.
• Перевірка правопису:Використовуйте цей параметр, щоб виправити орфографічні помилки.

плюси

• Імпортуйте свої моделі за допомогою джерела Hugging Face.
• Він підтримує розширення для налаштування.
• Безкоштовно

мінуси

• Менша підтримка спільноти Jan не має підтримки спільноти, і користувачі можуть знайти менше посібників і ресурсів.

Перевірте LLM тут

2] LM Studio

LM Studio — ще один інструмент для локального використання мовних моделей, таких як ChatGPT. Він пропонує великі вдосконалені моделі, щоб зрозуміти ваші запити та відповідати на них. Але, на відміну від хмарних моделей, ви залишаєтеся на своєму пристрої. Іншими словами, є більше конфіденційності та контролю над його використанням.

LM Studio може узагальнювати тексти, генерувати вміст, відповідати на ваші запитання чи навіть допомагати з кодуванням, і все це з вашого комп’ютера. Перш ніж запускати модель, ви можете отримати звіт про те, чи може ваша система впоратися з нею. Це дозволяє витрачати час і ресурси тільки на сумісні моделі.

особливості

• Вкладені файли та RAG:Ви можете завантажувати файли PDF, docx, txt і CSV у вікно чату й отримувати відповіді.
• Діапазон налаштування:Він пропонує кілька колірних тем і дозволяє вибрати рівень складності інтерфейсу.
• Щільний ресурс:Він пропонує безкоштовну документацію та способи вивчення та використання інструменту.

плюси

• Ви можете використовувати його в Linux, Mac або Windows.
• Налаштування локального сервера для розробників.
• Він пропонує підібраний список відтворення моделей

мінуси

• Початок роботи може бути складним, особливо для новачків.

Перевірте LLM тут

3] GPT4ALL

GPT4ALL — ще один інструмент LLM, який може запускати моделі на ваших пристроях без підключення до Інтернету чи навіть інтеграції API. Ця програма працює без графічних процесорів, хоча вона може використовувати їх, якщо вони доступні, що робить її придатною для багатьох користувачів. Він також підтримує ряд архітектур LLM, що робить його сумісним з моделями та фреймворками з відкритим кодом.

Він також використовує llama.cpp як серверну частину для LLM, що покращує продуктивність моделі на центральних і графічних процесорах без інфраструктури високого класу. GPT4ALL сумісний як з процесорами Intel, так і з AMD; він використовує графічні процесори для швидшої обробки.

особливості

• Взаємодія з локальним файлом:Моделі можуть запитувати локальні файли та взаємодіяти з ними. Як PDF-файли або текстові документи, використовуючи локальні документи.
• Ефективний:Багато моделей доступні в 4-розрядних версіях, які використовують менше пам’яті та обробки.
• Велика бібліотека моделей:GPT4ALL має понад 1000 моделей із відкритим вихідним кодом із таких сховищ, як Hugging Face.

плюси

• Відкритий і прозорий
• Він пропонує підприємствам спеціальний пакет для локального використання ШІ.
• GPT4ALL приділяє особливу увагу конфіденційності

мінуси

• Обмежена підтримка процесорів ARM, таких як Chromebook

Перевірте LLM тут

4] AnythingLLM

AnythingLLM — це LLM з відкритим вихідним кодом, який пропонує широкі можливості налаштування та приватний досвід штучного інтелекту. Це дозволяє користувачам розгортати та запускати LLM в автономному режимі на своїх локальних пристроях, таких як Mac, Windows або Linux, забезпечуючи повну

Крім того, інструмент найкраще підійде для окремих користувачів, які хочуть просте в установці рішення з мінімальними налаштуваннями. Ви можете розглядати його як приватну систему, схожу на CharGPT, яку можуть використовувати компанії або окремі особи.

особливості

• Дружній для розробника:Він має повний API для індивідуальної інтеграції.
• Інтеграція інструментів:Ви можете інтегрувати додаткові інструменти та генерувати ключі API.
• Легке налаштування:Він має процес встановлення в один клік.

плюси

• Гнучкість у використанні LLM
• Документоцентричний
• На платформі є агенти ШІ для автоматизації завдань

мінуси

• Немає підтримки кількох користувачів
• Складність у розширених функціях

Перевірте LLM тут

5] Бути

Ollama надає повний контроль над створенням локальних чат-ботів без API. Наразі він має найбільших учасників, які часто оновлюють і покращують загальну функціональність GitHub. Це оновлює цей інструмент і забезпечує кращу продуктивність, ніж інші. На відміну від інших інструментів, згаданих вище, він відкриває інтерфейс терміналу для встановлення та запуску моделі.

Кожна модель, яку ви встановлюєте, має власні конфігурації та ваги, що дозволяє уникнути конфліктів з іншим програмним забезпеченням на вашій машині. Разом із інтерфейсом командного рядка Ollama має API, сумісний з OpenAI. Ви можете легко інтегрувати цей інструмент із інструментом, який використовує моделі OpenAI.

особливості

• Локальне розгортання:Ollama дозволяє запускати великі мовні моделі в автономному режимі, такі як Llama, Mistral або інші.
• Налаштування моделі:Досвідчені користувачі можуть налаштувати поведінку в моделях за допомогою Modefile.
• Сумісність OpenAI API:Він має API REST, сумісний з API OpenAI.
• Управління ресурсами:Він оптимізує використання ЦП і ГП, не перевантажуючи систему.

плюси

• Ви можете отримати колекцію моделей.
• Він може імпортувати моделі з відкритих бібліотек, таких як PyTorch.
• Ollama може інтегруватися з величезною підтримкою бібліотеки

мінуси

• Він не надає графічного інтерфейсу користувача
• Вимагає великих вимог до зберігання

Перевірте LLM тут

Висновок

Таким чином, локальні інструменти LLM пропонують гідну альтернативу хмарним моделям. Вони пропонують наступний рівень конфіденційності та контролю безкоштовно. Незалежно від того, чи прагнете ви простого використання чи налаштування, перелічені інструменти пропонують різноманітні потреби та рівні досвіду.

Залежно від ваших потреб, таких як обчислювальна потужність і сумісність, будь-який із них може використовувати потенціал штучного інтелекту без шкоди для конфіденційності або вимагаючи плати за підписку.