Хотите, чтобы ваши данные оставались конфиденциальными и никогда не покидали ваше устройство? Услуги Cloud LLM часто включают постоянную абонентскую плату, основанную на вызовах API. Даже пользователи из отдаленных районов или те, у кого ненадежное подключение к интернету, предпочитают использовать локальные инструменты. Так какое же решение?
К счастью, местные инструменты LLM могут устранить эти затраты и позволить пользователям запускать модели на своем оборудовании. Эти инструменты также обрабатывают данные в автономном режиме, поэтому внешние серверы не могут получить доступ к вашей информации. Вы также получите больше контроля над интерфейсом, адаптированным к вашему рабочему процессу.
В этом руководстве мы собрали бесплатные местные инструменты LLM для выполнения всех ваших требований, одновременно удовлетворяя ваши потребности в конфиденциальности, стоимости и производительности.
Бесплатные инструменты для локального запуска LLM на ПК с Windows 11
Вот несколько бесплатных местных инструментов LLM, которые были отобраны и лично протестированы.
- Jan
- LM Studio
- GPT4ALL
- Anything LLM
- Ollama
1. Ян
Вы знакомы с ChatGPT? Если да, то Jan — это версия, работающая в автономном режиме. Вы можете запустить его на своем личном устройстве без подключения к интернету. Он позволяет вам конфиденциально генерировать, анализировать и обрабатывать текстовые данные в вашей локальной сети.
Он поставляется с первоклассными моделями, такими как Mistral, Nvidia или OpenAI, которые вы можете использовать без отправки данных на другой сервер. Этот инструмент подходит, если вы уделяете приоритетное внимание безопасности данных и хотите иметь надежную альтернативу облачным LLM.
Функции
- Предварительно построенные модели: Он предоставляет готовые модели ИИ, готовые к использованию без дополнительных настроек.
- Настройка: Измените цвет панели управления и сделайте тему сплошной или полупрозрачной.
- Проверка орфографии: Используйте эту опцию для исправления орфографических ошибок.
Плюсы
- Импортируйте свои модели с помощью источника Hugging Face.
- Поддержка расширений для дополнительной настройки.
- Бесплатно.
Минусы
- Меньше поддержки сообщества — Jan не хватает поддержки сообщества, и пользователи могут найти меньше руководств и ресурсов.
Проверьте LLM здесь
2. LM Studio
LM Studio — еще один инструмент для локального использования языковых моделей, таких как ChatGPT. Он предлагает большие расширенные модели для понимания и реагирования на ваши запросы. Но, в отличие от облачных моделей, вы остаетесь на своем устройстве. Другими словами, здесь больше конфиденциальности и контроля над его использованием.
LM Studio может обобщать тексты, генерировать контент, отвечать на вопросы или даже помогать с кодированием — и все это с вашего компьютера. Перед запуском модели вы можете получить отчет о том, сможет ли ваша система ее обработать. Это позволяет вам тратить свое время и ресурсы только на совместимые модели.
Функции
- Вложения файлов и RAG: Вы можете загружать файлы PDF, DOCX, TXT и CSV в окно чата и получать соответствующие ответы.
- Диапазон настройки: Он предлагает несколько цветовых тем и позволяет выбирать уровень сложности интерфейса.
- Плотность ресурсов: Предоставляет бесплатную документацию и способы изучения и использования этого инструмента.
Плюсы
- Вы можете использовать его на Linux, Mac или Windows.
- Настройка локального сервера для разработчиков.
- Он предлагает тщательно подобранный плейлист с моделями.
Минусы
- Начать работать может быть сложно, особенно новичкам.
Проверьте LLM здесь
3. GPT4ALL
GPT4ALL — это еще один инструмент LLM, который может запускать модели на ваших устройствах без подключения к интернету или даже интеграции API. Эта программа работает без графических процессоров, хотя может использовать их, если они доступны, что делает ее подходящей для многих пользователей. Она также поддерживает ряд архитектур LLM, что делает ее совместимой с моделями и платформами с открытым исходным кодом.
Она использует llama.cpp в качестве серверной части для LLM, что повышает производительность модели на процессорах и графических процессорах без необходимости в высокопроизводительной инфраструктуре. GPT4ALL совместим с процессорами Intel и AMD и использует графические процессоры для более быстрой обработки.
Функции
- Взаимодействие с локальным файлом: Модели могут запрашивать локальные файлы и взаимодействовать с ними, например, PDF-файлы или текстовые документы, используя Local Docs.
- Эффективность: Многие модели доступны в 4-битных версиях, которые требуют меньше памяти и обработки.
- Обширная библиотека моделей: GPT4ALL содержит более 1000 моделей с открытым исходным кодом из таких репозиториев, как Hugging Face.
Плюсы
- Открытый исходный код и прозрачность.
- Предлагает предприятиям специальный пакет для локального использования ИИ.
- GPT4ALL уделяет большое внимание конфиденциальности.
Минусы
- Ограниченная поддержка для процессоров ARM, таких как Chromebook.
Проверьте LLM здесь
4. Anything LLM
AnythingLLM — это LLM с открытым исходным кодом, который предлагает широкие возможности настройки и личный опыт работы с искусственным интеллектом. Он позволяет пользователям развертывать и запускать LLM в автономном режиме на своих локальных устройствах, таких как Mac, Windows или Linux, обеспечивая полную конфиденциальность данных.
Более того, этот инструмент лучше всего подойдет одиночным пользователям, которым нужно простое в установке решение с минимальной настройкой. Вы можете рассматривать его как частную систему, подобную ChatGPT, которую могут использовать предприятия или частные лица.
Функции
- Удобство для разработчиков: Он имеет полный API для индивидуальной интеграции.
- Интеграция инструментов: Вы можете интегрировать дополнительные инструменты и генерировать ключи API.
- Простая настройка: Процесс установки осуществляется в один клик.
Плюсы
- Гибкость в использовании LLM.
- Документоориентированность.
- На платформе есть ИИ-агенты для автоматизации задач.
Минусы
- Не хватает многопользовательской поддержки.
- Сложность расширенных функций.
Проверьте LLM здесь
5. Ollama
Ollama дает полный контроль над созданием локальных чат-ботов без использования API. В настоящее время у него есть наиболее значительные участники, которые предоставляют частые обновления и улучшают общую функциональность на GitHub. Это обновляет этот инструмент и обеспечивает лучшую производительность, чем другие. В отличие от других инструментов, обсуждавшихся выше, он открывает интерфейс терминала для установки и запуска модели.
Каждая устанавливаемая модель имеет свою собственную конфигурацию и размер, что позволяет избежать конфликтов с другим программным обеспечением на вашем компьютере. Помимо интерфейса командной строки, Ollama имеет API, совместимый с OpenAI. Вы можете легко интегрировать этот инструмент с другими программами, использующими модели OpenAI.
Функции
- Локальное развертывание: Ollama позволяет запускать в автономном режиме большие языковые модели, такие как Llama, Mistral и другие.
- Настройка модели: Опытные пользователи могут задавать поведение моделей с помощью файла Modefile.
- Совместимость с OpenAI API: Он имеет REST API, совместимый с API OpenAI.
- Управление ресурсами: Оптимизирует использование процессора и графического процессора, не перегружая систему.
Плюсы
- Вы можете получить коллекцию моделей.
- Он может импортировать модели из библиотек с открытым исходным кодом, таких как PyTorch.
- Ollama может интегрироваться с огромной библиотечной поддержкой.
Минусы
- Он не предоставляет графический интерфейс пользователя.
- Требует больших ресурсов для хранения.
Заключение
Таким образом, местные инструменты LLM предлагают достойную альтернативу облачным моделям. Они обеспечивают конфиденциальность и контроль нового уровня бесплатно. Независимо от того, стремитесь ли вы к простоте использования или настройке, перечисленные инструменты отвечают различным потребностям и уровням опыта.
В зависимости от ваших требований, таких как вычислительная мощность и совместимость, любой из них может раскрыть потенциал искусственного интеллекта без ущерба для конфиденциальности и без необходимости в абонентской плате.
Игорь Бастионов — увлеченный технологический журналист и блогер, родившийся в 1985 году в Санкт-Петербурге. С юных лет Игорь проявлял интерес к компьютерам и электронике, что определило его будущую карьеру.
Окончив факультет информационных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета в 2007 году, Игорь начал работать программистом в IT-компании. Однако вскоре понял, что его истинное призвание — делиться знаниями о технологиях с широкой аудиторией.
В 2021 году Игорь запустил свой блог о современных гаджетах и программном обеспечении, который быстро набрал популярность благодаря понятным обзорам и глубоким аналитическим статьям. Через три года блог перерос в полноценный веб-сайт, посвященный новинкам мира технологий.
Сегодня Игорь Бастионов — признанный эксперт в области потребительской электроники и программного обеспечения. Его сайт ежемесячно посещают сотни тысяч читателей, ищущих актуальную и достоверную информацию о последних технологических трендах.
Кроме ведения сайта, Игорь часто выступает на технологических конференциях и является автором нескольких книг по цифровой грамотности и кибербезопасности.