Покращена великі мовні моделі (LLM) з’являються часто, і хоча хмарні рішення пропонують зручність, запуск LLM на локальному рівні дає кілька переваг, зокрема покращену конфіденційність, офлайн-доступність і більший контроль над даними та налаштування моделі.
Запуск LLM на локальному рівні пропонує кілька переконливих переваг:
- Конфіденційність: Зберігайте повний контроль над своїми даними, гарантуючи, що конфіденційна інформація залишається у вашому локальному середовищі та не передається на зовнішні сервери.
- Офлайн доступність: Використовуйте LLM навіть без підключення до Інтернету, що робить їх ідеальними для ситуацій, коли підключення обмежене або ненадійне.
- Налаштування: Налаштуйте моделі відповідно до конкретних завдань і вподобань, оптимізуючи продуктивність для ваших унікальних випадків використання.
- Економічна ефективність: Уникайте періодичної плати за підписку, пов’язаної з хмарними рішеннями, потенційно заощаджуючи витрати в довгостроковій перспективі.
У цій розбивці розглядатимуться деякі інструменти, які дозволяють запускати LLM локально, вивчатимуться їхні функції, сильні та слабкі сторони, щоб допомогти вам приймати обґрунтовані рішення на основі ваших конкретних потреб.
AnythingLLM є з відкритим кодом Програма штучного інтелекту, яка розміщує потужність локального LLM прямо на вашому робочому столі. Ця безкоштовна платформа дає користувачам простий спосіб спілкуватися в чаті з документами, запускати агентів штучного інтелекту та виконувати різні завдання штучного інтелекту, зберігаючи при цьому всі дані в безпеці на власних машинах.
Сила системи полягає в її гнучкій архітектурі. Три компоненти працюють разом: інтерфейс на основі React для плавної взаємодії, сервер NodeJS Express, який керує важким завданням із векторними базами даних і спілкуванням LLM, а також виділений сервер для обробки документів. Користувачі можуть вибрати бажані моделі штучного інтелекту незалежно від того, чи використовують вони локально варіанти з відкритим кодом, чи підключаються до служб OpenAI, Azure, AWS чи інших постачальників. Платформа працює з багатьма типами документів – від файлів PDF і Word до цілих кодових баз, що робить її адаптованою для різноманітних потреб.
Що робить AnythingLLM особливо привабливим, так це його зосередженість на контролі користувача та конфіденційності. На відміну від хмарних альтернатив, які надсилають дані на зовнішні сервери, AnythingLLM обробляє все локально за замовчуванням. Для команд, які потребують надійніших рішень, версія Docker підтримує кількох користувачів із спеціальними дозволами, зберігаючи суворий захист. Організації, які використовують AnythingLLM, можуть уникнути витрат на API, які часто пов’язані з хмарними службами, використовуючи натомість безкоштовні моделі з відкритим кодом.
Ключові особливості Anything LLM:
- Локальна система обробки, яка зберігає всі дані на вашій машині
- Платформа підтримки кількох моделей, що підключається до різних постачальників AI
- Механізм аналізу документів, який обробляє PDF-файли, файли Word і код
- Вбудований Агенти ШІ для автоматизації завдань і веб-взаємодії
- API розробника, що забезпечує користувальницьку інтеграцію та розширення
GPT4All також запускає великі мовні моделі безпосередньо на вашому пристрої. Платформа забезпечує обробку штучним інтелектом на вашому апаратному забезпеченні, при цьому дані не залишають вашу систему. Безкоштовна версія надає користувачам доступ до понад 1000 моделей із відкритим вихідним кодом LLaMa і Містраль.
Система працює на стандартному споживчому обладнанні – Mac M Series, AMD і NVIDIA. Для роботи не потрібне підключення до Інтернету, що робить його ідеальним для використання в автономному режимі. Завдяки функції LocalDocs користувачі можуть аналізувати особисті файли та створювати бази знань повністю на своєму комп’ютері. Платформа підтримує як CPU, так і Обробка GPUадаптуючись до наявних апаратних ресурсів.
Корпоративна версія коштує 25 доларів США за пристрій щомісяця та додає функції для розгортання в бізнесі. Організації отримують автоматизацію робочого процесу за допомогою спеціальних агентів, інтеграції ІТ-інфраструктури та прямої підтримки від Nomic AI, компанії, що стоїть за цим. Зосередженість на локальній обробці означає, що дані компанії залишаються в межах організації, дотримуючись вимог безпеки, зберігаючи при цьому можливості ШІ.
Ключові особливості GPT4All:
- Працює повністю на локальному обладнанні без підключення до хмари
- Доступ до понад 1000 мовних моделей з відкритим кодом
- Вбудований аналіз документів через LocalDocs
- Завершити автономну роботу
- Інструменти розгортання підприємства та підтримка
Ollama завантажує, керує та запускає LLM безпосередньо на вашому комп’ютері. Цей інструмент із відкритим вихідним кодом створює ізольоване середовище, що містить усі компоненти моделі – ваги, конфігурації та залежності – що дозволяє запускати ШІ без хмарних служб.
Система працює як через командний рядок, так і через графічний інтерфейс, підтримує macOS, Linux і Windows. Користувачі беруть моделі з бібліотеки Ollama, включаючи Llama 3.2 для текстових завдань, Mistral для генерації коду, Code Llama для програмування, LlaVA для обробки зображень і Фі-3 для наукової роботи. Кожна модель працює у власному середовищі, що дозволяє легко перемикатися між різними інструментами ШІ для конкретних завдань.
Організації, які використовують Ollama, скоротили витрати на хмару, покращивши контроль даних. Інструмент підтримує локальні чат-боти, дослідницькі проекти та програми AI, які обробляють конфіденційні дані. Розробники інтегрують його з існуючими системами CMS і CRM, додаючи можливості ШІ, зберігаючи дані на місці. Завдяки видаленню хмарних залежностей команди працюють офлайн і відповідають вимогам конфіденційності, таким як GDPR, без шкоди для функціональності ШІ.
Ключові особливості Ollama:
- Повна система керування моделлю для завантаження та контролю версій
- Командний рядок і візуальні інтерфейси для різних стилів роботи
- Підтримка кількох платформ і операційних систем
- Ізольовані середовища для кожної моделі ШІ
- Пряма інтеграція з бізнес-системами
LM Studio — це настільна програма, яка дозволяє запускати мовні моделі ШІ безпосередньо на комп’ютері. Через його інтерфейс користувачі знаходять, завантажують і запускають моделі з Hugging Face, зберігаючи всі дані та обробляючи їх локально.
Система діє як повний робочий простір ШІ. Його вбудований сервер імітує API OpenAI, дозволяючи підключати локальний штучний інтелект до будь-якого інструменту, який працює з OpenAI. Платформа підтримує такі основні типи моделей, як Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek і Qwen 2.5. Користувачі перетягують документи, щоб спілкуватися з ними RAG (Retrieval Augmented Generation)а вся обробка документів залишається на їхній машині. Інтерфейс дозволяє точніше налаштувати роботу моделей, зокрема використання GPU та системні підказки.
Для локального запуску штучного інтелекту потрібне надійне обладнання. Ваш комп’ютер потребує достатньої потужності ЦП, оперативної пам’яті та пам’яті для роботи з цими моделями. Користувачі повідомляють про деяке зниження продуктивності під час запуску кількох моделей одночасно. Але для команд, які надають пріоритет конфіденційності даних, LM Studio повністю усуває залежності від хмари. Система не збирає дані користувачів і зберігає всі взаємодії в автономному режимі. Хоча це безкоштовно для особистого користування, компаніям потрібно звертатися безпосередньо до LM Studio, щоб отримати комерційну ліцензію.
Основні можливості LM Studio:
- Вбудований пошук моделі та завантаження з Hugging Face
- OpenAI-сумісний сервер API для локальної інтеграції ШІ
- Можливість чату для документів із обробкою RAG
- Повна автономна робота без збору даних
- Точні параметри конфігурації моделі
Jan пропонує вам безкоштовну альтернативу ChatGPT із відкритим кодом, яка працює повністю в автономному режимі. Ця платформа настільного комп’ютера дозволяє завантажувати такі популярні моделі штучного інтелекту, як Llama 3, Gemma та Mistral, для запуску на власному комп’ютері або за потреби підключатися до хмарних служб, таких як OpenAI та Anthropic.
Система зосереджена на тому, щоб надати користувачам контроль. Його локальний сервер Cortex відповідає API OpenAI, завдяки чому він працює з такими інструментами, як Continue.dev і Open Interpreter. Користувачі зберігають усі свої дані в локальній «папці даних Jan», і жодна інформація не залишає їхній пристрій, якщо вони не вирішать скористатися хмарними службами. Платформа працює як VSCode або Obsidian – ви можете розширити її за допомогою спеціальних доповнень відповідно до ваших потреб. Він працює на Mac, Windows і Linux, підтримує графічні процесори NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) і Intel Arc.
Ян будує все навколо власності користувачів. Код залишається відкритим кодом під AGPLv3, що дозволяє будь-кому перевіряти чи змінювати його. Хоча платформа може ділитися анонімними даними про використання, це залишається необов’язковим. Користувачі вибирають, які моделі запускати, і зберігають повний контроль над своїми даними та взаємодією. Для команд, яким потрібна пряма підтримка, Ян підтримує активну спільноту Discord і репозиторій GitHub, де користувачі допомагають формувати розвиток платформи.
Ключові особливості Jan:
- Завершити автономну роботу з локальною моделлю
- OpenAI-сумісний API через сервер Cortex
- Підтримка як локальних, так і хмарних моделей ШІ
- Система розширення для спеціальних функцій
- Підтримка кількох графічних процесорів серед основних виробників
Зображення: Mozilla
Llamafile перетворює моделі ШІ в окремі виконувані файли. Це Конструктори Mozilla проект поєднує llama.cpp з Cosmopolitan Libc для створення автономних програм, які запускають штучний інтелект без встановлення чи налаштування.
Система вирівнює ваги моделі як нестиснуті ZIP-архіви для прямого доступу до GPU. Він визначає функції вашого ЦП під час роботи для оптимальної продуктивності, працюючи на процесорах Intel і AMD. Код компілює специфічні для GPU частини на вимогу за допомогою компіляторів вашої системи. Цей дизайн працює на macOS, Windows, Linux і BSD, підтримуючи процесори AMD64 і ARM64.
Для безпеки Llamafile використовує pledge() і SECCOMP для обмеження доступу до системи. Він відповідає формату API OpenAI, що робить його сумісним з існуючим кодом. Користувачі можуть вставляти ваги безпосередньо у виконуваний файл або завантажувати їх окремо, що корисно для платформ з обмеженнями розміру файлу, таких як Windows.
Ключові особливості Llamafile:
- Однофайлове розгортання без зовнішніх залежностей
- Вбудований рівень сумісності OpenAI API
- Пряме прискорення GPU для Apple, NVIDIA та AMD
- Кросплатформна підтримка основних операційних систем
- Оптимізація часу виконання для різних архітектур ЦП
NextChat поміщає функції ChatGPT у пакет із відкритим вихідним кодом, яким ви керуєте. Ця веб-програма та програма для комп’ютера підключається до кількох служб ШІ – OpenAI, Google AI та Claude – зберігаючи всі дані локально у вашому браузері.
Система додає ключові функції, відсутні в стандартному ChatGPT. Користувачі створюють «Маски» (схожі на GPT), щоб створювати власні інструменти ШІ з певними контекстами та налаштуваннями. Платформа автоматично стискає історію чату для тривалих розмов, підтримує форматування розмітки та транслює відповіді в режимі реального часу. Він працює кількома мовами, включаючи англійську, китайську, японську, французьку, іспанську та італійську.
Замість того, щоб платити за ChatGPT Pro, користувачі підключають власні ключі API від OpenAI, Google або Azure. Розгорніть його безкоштовно на хмарній платформі, наприклад Версель для приватного екземпляра або запустіть його локально в Linux, Windows або MacOS. Користувачі також можуть скористатися попередньо встановленою бібліотекою підказок і підтримкою індивідуальної моделі для створення спеціалізованих інструментів.
Основні можливості NextChat:
- Локальне зберігання даних без зовнішнього відстеження
- Створення спеціального інструменту ШІ за допомогою масок
- Підтримка кількох постачальників AI та API
- Розгортання в один клік на Vercel
- Вбудована бібліотека підказок і шаблони
Підсумок
Кожен із цих інструментів робить унікальну спробу запровадити штучний інтелект на вашу локальну машину – і саме це робить цей простір захоплюючим. AnythingLLM зосереджується на обробці документів і командних функціях, GPT4All наполягає на широкій підтримці апаратного забезпечення, Ollama робить усе надзвичайно простим, LM Studio додає серйозні налаштування, Jan AI робить усе на конфіденційності, Llama.cpp оптимізує продуктивність, Llamafile вирішує проблеми з розповсюдженням, і NextChat перебудовує ChatGPT з нуля. Усіх їх спільна основна місія: надати потужні інструменти ШІ безпосередньо у ваші руки, без хмари. Оскільки апаратне забезпечення постійно вдосконалюється, а ці проекти розвиваються, локальний ШІ швидко стає не просто можливим, а й практичним. Виберіть інструмент, який відповідає вашим потребам – конфіденційність, продуктивність чи простота – і починайте експериментувати.
