כלים חינמיים להפעלת LLM באופן מקומי במחשב Windows 11

האם אתה רוצה שהנתונים שלך יישארו פרטיים ולעולם לא יעזבו את המכשיר שלך? שירותי Cloud LLM מגיעים לרוב עם דמי מנוי שוטפים המבוססים על קריאות API. אפילו משתמשים באזורים מרוחקים או כאלה עם חיבורי אינטרנט לא אמינים אינם מעדיפים ספציפית שירותי ענן. אז מה הפתרון?

למרבה המזל, כלי LLM מקומיים יכולים למנוע עלויות אלו ולאפשר למשתמשים להפעיל דגמים על החומרה שלהם. הכלים גם מעבדים נתונים במצב לא מקוון כך שאף שרת חיצוני לא יוכל לגשת למידע שלך. אתה גם תקבל יותר שליטה על הממשק הספציפי לזרימת העבודה שלך.

במדריך זה, אספנו את כלי LLM מקומיים בחינם כדי למלא את כל התנאים שלך תוך עמידה בצרכי הפרטיות, העלות והביצועים שלך.

כלים חינמיים להפעלת LLM באופן מקומי במחשב Windows 11

הנה כמה כלי LLM מקומיים בחינם שנבחרו ידנית ונבדקו באופן אישי.

1. ינואר
2. סטודיו LM
3. GPT4ALL
4. כל דבר LLM
5. להיות

1] ינואר

האם אתה מכיר את ChatGPT? אם כן, Jan היא גרסה שעובדת במצב לא מקוון. אתה יכול להפעיל אותו במכשיר האישי שלך ללא האינטרנט. זה מאפשר לך ליצור, לנתח ולעבד נתוני טקסט באופן פרטי ברשת המקומית שלך.

תיקון פרטיות של חלונות 10 - -

זה מגיע עם דגמים מהשורה הראשונה כמו Mistral, Nvidia או OpenAI שבהם אתה יכול להשתמש מבלי לשלוח נתונים לשרת אחר. כלי זה מתאים אם אתה נותן עדיפות אבטחת מידע ורוצה אלטרנטיבה חזקה ל-LLM מבוססי ענן.

תכונות

• דגמים מובנים מראש: הוא מספק דגמי AI מותקנים שמוכנים לשימוש ללא נהלים נוספים.
• התאמה אישית: שנה את צבע לוח המחוונים והפוך את הנושא למוצק או שקוף.
• בדיקת איות: השתמש באפשרות זו כדי לתקן את שגיאות הכתיב.

יתרונות

• ייבא את הדגמים שלך באמצעות מקור החיבוק.
• הוא תומך בהרחבות להתאמה אישית.
• ללא עלות

חסרונות

• פחות תמיכה בקהילה יאן חסרה תמיכה קהילתית, ומשתמשים עשויים למצוא פחות הדרכות ומשאבים.

בדוק את ה-LLM כאן

2] סטודיו LM

LM Studio הוא כלי נוסף לשימוש במודלים של שפה, כמו ChatGPT באופן מקומי. הוא מציע דגמים גדולים ומשופרים כדי להבין ולהגיב לבקשות שלך. אבל, בניגוד לדגמים מבוססי ענן, אתה נשאר על המכשיר שלך. במילים אחרות, יש יותר פרטיות ושליטה על השימוש בו.

LM Studio יכול לסכם טקסטים, ליצור תוכן, לענות על השאלות הרצויות, או אפילו לסייע בקידוד, הכל מהמכשיר שלך. לפני הפעלת מודל, אתה יכול לקבל דוח אם המערכת שלך יכולה להתמודד עם זה. זה מאפשר לך לבזבז את הזמן והמשאבים שלך רק על דגמים תואמים.

תכונות

• קבצים מצורפים ו-RAG: אתה יכול להעלות קבצי PDF, docx, txt ו-CSV תחת תיבת הצ'אט ולקבל תגובות בהתאם.
• טווח התאמה אישית: הוא מציע ערכות נושא צבע מרובות ומאפשר לך לבחור את רמת המורכבות של הממשק.
• צפוף משאבים: הוא מציע תיעוד בחינם ודרכים ללמוד ולהשתמש בכלי.

יתרונות

• אתה יכול להשתמש בו ב-Linux, Mac או Windows.
• הגדרת שרת מקומי למפתחים.
• הוא מציע רשימת השמעה אוצרת של דוגמניות

חסרונות

• זה עשוי להיות מורכב להתחיל לעבוד, במיוחד עבור עולים חדשים.

בדוק את ה-LLM כאן

3] GPT4ALL

GPT4ALL הוא כלי LLM נוסף שיכול להריץ דגמים במכשירים שלך ללא חיבור לאינטרנט או אפילו שילוב API. תוכנית זו פועלת ללא GPUs, אם כי היא יכולה למנף אותם אם היא זמינה, מה שהופך אותה למתאימה למשתמשים רבים. זה גם תומך במגוון של ארכיטקטורות LLM, מה שהופך אותו לתואם למודלים ומסגרות של קוד פתוח.

הוא גם משתמש ב-llama.cpp בתור הקצה האחורי שלו עבור LLMs, מה שמשפר את ביצועי המודל במעבדי CPU ו-GPU ללא תשתית מתקדמת. GPT4ALL תואם הן למעבדי אינטל והן למעבדי AMD; הוא משתמש במעבדי GPU לעיבוד מהיר יותר.

משחקי fps לחלונות 10

תכונות

• אינטראקציה עם קבצים מקומיים: מודלים יכולים לבצע שאילתות ולקיים אינטראקציה עם קבצים מקומיים. כמו מסמכי PDF או מסמכי טקסט, באמצעות Local Docs.
• יָעִיל: דגמים רבים זמינים בגרסאות 4 סיביות, שצורכות פחות זיכרון ועיבוד.
• ספריית דגמים נרחבת: ל-GPT4ALL יש למעלה מ-1000 דגמי קוד פתוח ממאגרים כמו Hugging Face.

יתרונות

• קוד פתוח ושקוף
• הוא מציע חבילה ספציפית לארגונים להשתמש ב-AI באופן מקומי.
• GPT4ALL מתמקדת מאוד בפרטיות

חסרונות

• תמיכה מוגבלת במעבדי ARM כגון Chromebooks

בדוק את ה-LLM כאן

4] כל דברLLM

AnythingLLM הוא LLM בקוד פתוח המציע התאמה אישית גבוהה וחווית AI פרטית. זה מאפשר למשתמשים לפרוס ולהריץ LLMs במצב לא מקוון במכשירים המקומיים שלהם, כגון Mac, Windows או Linux, מה שמבטיח מלא פרטיות נתונים.

יתרה מכך, הכלי יתאים בצורה הטובה ביותר למשתמשים בודדים שרוצים פתרון קל להתקנה עם הגדרה מינימלית. אתה יכול להתייחס אליה כאל מערכת פרטית דמוית CharGPT שעסקים או אנשים יכולים להפעיל.

תכונות

• ידידותי למפתחים: יש לו ממשק API מלא לאינטגרציה מותאמת אישית.
• שילוב כלי: אתה יכול לשלב כלים נוספים וליצור מפתחות API.
• הגדרה קלה: יש לו תהליך התקנה בלחיצה אחת.

יתרונות

• גמישות בשימוש ב-LLM
• Document Centric
• לפלטפורמה יש סוכני בינה מלאכותית לאוטומציה של משימות

חסרונות

השתמש ב- gopro כמצלמת אבטחה

• חסר תמיכה מרובה משתמשים
• מורכבות בתכונות מתקדמות

בדוק את ה-LLM כאן

5] להיות

Ollama נותן שליטה מלאה ביצירת צ'אטבוטים מקומיים ללא API. נכון לעכשיו, יש לו את התורמים המשמעותיים ביותר שמספקים עדכונים תכופים ומשפרים את הפונקציונליות הכוללת של GitHub. זה מעדכן את הכלי הזה ומספק ביצועים טובים יותר מאחרים. שלא כמו הכלים האחרים שנדונו לעיל, הוא פותח ממשק מסוף להתקנה והשקת דגם.

לכל דגם שאתה מתקין יש תצורות ומשקלים משלו, תוך מניעת התנגשויות עם תוכנות אחרות במחשב שלך. יחד עם ממשק שורת הפקודה שלה, לאולמה יש API התואם ל-OpenAI. אתה יכול לשלב בקלות כלי זה עם כלי שמשתמש במודלים של OpenAI.

תכונות

• פריסה מקומית: Ollama מאפשר לך להפעיל מודלים גדולים של שפה במצב לא מקוון, כגון Llama, Mistral או אחרים.
• התאמה אישית של דגם: משתמשים מתקדמים יכולים להגדיר התנהגות במודלים באמצעות Modefile.
• תאימות OpenAI API: יש לו REST API התואם ל-API של OpenAI.
• ניהול משאבים: זה מייעל את השימוש במעבד ו-GPU, לא מעמיס על המערכת.

יתרונות

• אתה יכול לקבל אוסף של דגמים.
• זה יכול לייבא מודלים מספריות קוד פתוח כמו PyTorch.
• Ollama יכול להשתלב עם תמיכה אדירה בספרייה

חסרונות

• זה לא מספק ממשק משתמש גרפי
• דורש דרישות אחסון גדולות

בדוק את ה- LLM כאן

מַסְקָנָה

לסיכום, כלי LLM מקומיים מציעים אלטרנטיבה ראויה למודלים מבוססי ענן. הם מציעים פרטיות ושליטה ברמה הבאה ללא עלות. בין אם אתה שואף לקלות שימוש או להתאמה אישית, הכלים המפורטים מציעים מגוון צרכים ורמות מומחיות.

בהתאם לצרכים שלך, כגון כוח עיבוד ותאימות, כל אחד מאלה יכול למנף את הפוטנציאל של AI מבלי לפגוע בפרטיות או לדרוש דמי מנוי.