7 najlepszych narzędzi LLM do lokalnego uruchamiania modeli (maj 2025)

Ulepszony duże modele językowe (LLM) Rozwiązania oparte na chmurze są wygodne, ale lokalne uruchamianie LLM-ów zapewnia szereg korzyści, w tym zwiększoną prywatność, dostępność offline i większą kontrolę nad danymi oraz dostosowywaniem modeli.

Prowadzenie studiów LLM lokalnie niesie ze sobą szereg istotnych korzyści:

• Privacy: Zachowaj pełną kontrolę nad swoimi danymi, zapewniając, że poufne informacje pozostaną w Twoim środowisku lokalnym i nie zostaną przesłane na serwery zewnętrzne.  
• Dostępność offline: Korzystaj z LLM nawet bez połączenia z Internetem, dzięki czemu rozwiązanie to idealnie sprawdzi się w sytuacjach, w których łączność jest ograniczona lub zawodna.  
• Dostosowywanie: Dostosuj modele do konkretnych zadań i preferencji, optymalizując wydajność w przypadku konkretnych zastosowań.  
• Opłacalność: Unikaj cyklicznych opłat abonamentowych związanych z rozwiązaniami opartymi na chmurze, co może przynieść oszczędności w dłuższej perspektywie.

W tym omówieniu przyjrzymy się niektórym narzędziom umożliwiającym lokalne prowadzenie szkoleń LLM, przeanalizujemy ich funkcje, mocne i słabe strony, aby pomóc Ci podejmować świadome decyzje w oparciu o Twoje konkretne potrzeby.

1. CokolwiekLLM

AnythingLLM jest open-source Aplikacja AI, która przenosi lokalną moc LLM bezpośrednio na Twój komputer. Ta darmowa platforma zapewnia użytkownikom prosty sposób na czatowanie z dokumentami, uruchamianie agentów AI i obsługę różnych zadań AI, jednocześnie zapewniając bezpieczeństwo wszystkich danych na ich własnych komputerach.

Siła systemu wynika z jego elastycznej architektury. Trzy komponenty współpracują ze sobą: interfejs oparty na React dla płynnej interakcji, serwer NodeJS Express zarządzający ciężkim podnoszeniem baz danych wektorowych i komunikacją LLM oraz dedykowany serwer do przetwarzania dokumentów. Użytkownicy mogą wybrać preferowane modele AI, niezależnie od tego, czy uruchamiają lokalnie opcje open source, czy łączą się z usługami OpenAI, Azure, AWS lub innych dostawców. Platforma współpracuje z wieloma typami dokumentów – od plików PDF i Word po całe bazy kodu – dzięki czemu można ją dostosować do różnych potrzeb.

To, co sprawia, że ​​AnythingLLM jest szczególnie atrakcyjne, to skupienie się na kontroli użytkownika i prywatności. W przeciwieństwie do alternatyw opartych na chmurze, które wysyłają dane do serwerów zewnętrznych, AnythingLLM domyślnie przetwarza wszystko lokalnie. W przypadku zespołów potrzebujących bardziej solidnych rozwiązań, wersja Docker obsługuje wielu użytkowników z niestandardowymi uprawnieniami, jednocześnie zachowując ścisłe bezpieczeństwo. Organizacje korzystające z AnythingLLM mogą pominąć koszty API często związane z usługami w chmurze, korzystając zamiast tego z bezpłatnych modeli typu open source.

Główne cechy programu Anything LLM:

• Lokalny system przetwarzania, który przechowuje wszystkie dane na Twoim komputerze
• Wielomodelowa struktura wsparcia łącząca się z różnymi dostawcami sztucznej inteligencji
• Silnik analizy dokumentów obsługujący pliki PDF, pliki Word i kod
• Wbudowany AI agenci do automatyzacji zadań i interakcji z siecią
• Interfejs API dla programistów umożliwiający niestandardowe integracje i rozszerzenia

Odwiedź AnythingLLM →

2. GPT4Wszystkie

GPT4All uruchamia również duże modele językowe bezpośrednio na Twoim urządzeniu. Platforma umieszcza przetwarzanie AI na Twoim własnym sprzęcie, bez opuszczania Twojego systemu przez dane. Darmowa wersja daje użytkownikom dostęp do ponad 1,000 modeli open source, w tym Lama i Mistral.

System działa na standardowym sprzęcie konsumenckim – Mac M Series, AMD i NVIDIA. Nie wymaga połączenia z Internetem, aby działać, co czyni go idealnym do użytku offline. Dzięki funkcji LocalDocs użytkownicy mogą analizować pliki osobiste i budować bazy wiedzy w całości na swoim komputerze. Platforma obsługuje zarówno CPU, jak i Przetwarzanie GPU, dostosowując się do dostępnych zasobów sprzętowych.

Wersja Enterprise kosztuje 25 USD miesięcznie za urządzenie i dodaje funkcje do wdrażania biznesowego. Organizacje uzyskują automatyzację przepływu pracy za pośrednictwem niestandardowych agentów, integracji infrastruktury IT i bezpośredniego wsparcia od Nomic AI, firmy, która za tym stoi. Skupienie się na lokalnym przetwarzaniu oznacza, że ​​dane firmy pozostają w granicach organizacji, spełniając wymagania bezpieczeństwa przy jednoczesnym zachowaniu możliwości AI.

Główne cechy GPT4All:

• Działa w całości na lokalnym sprzęcie i nie wymaga połączenia z chmurą
• Dostęp do ponad 1,000 modeli językowych typu open source
• Wbudowana analiza dokumentów poprzez LocalDocs
• Pełna obsługa offline
• Narzędzia i wsparcie wdrażania przedsiębiorstwa

Odwiedź GPT4All →

3. Ollama

Ollama pobiera, zarządza i uruchamia LLM bezpośrednio na Twoim komputerze. To narzędzie typu open source tworzy odizolowane środowisko zawierające wszystkie komponenty modelu – wagi, konfiguracje i zależności – umożliwiając uruchamianie AI bez usług w chmurze.

System działa zarówno za pośrednictwem wiersza poleceń, jak i interfejsów graficznych, obsługując systemy macOS, Linux i Windows. Użytkownicy pobierają modele z biblioteki Ollama, w tym Llama 3.2 do zadań tekstowych, Mistral do generowania kodu, Code Llama do programowania, LLaVA do przetwarzania obrazu i Phi-3 do pracy naukowej. Każdy model działa w swoim własnym środowisku, co ułatwia przełączanie się między różnymi narzędziami AI do określonych zadań.

Organizacje korzystające z Ollama obniżyły koszty chmury, jednocześnie poprawiając kontrolę danych. Narzędzie to obsługuje lokalne chatboty, projekty badawcze i aplikacje AI, które obsługują poufne dane. Deweloperzy integrują je z istniejącymi systemami CMS i CRM, dodając możliwości AI, jednocześnie przechowując dane na miejscu. Dzięki usunięciu zależności od chmury zespoły pracują w trybie offline i spełniają wymagania dotyczące prywatności, takie jak GDPR, bez narażania funkcjonalności AI.

Główne cechy Ollama:

• Kompleksowy system zarządzania modelami do pobierania i kontroli wersji
• Wiersz poleceń i interfejsy wizualne dla różnych stylów pracy
• Obsługa wielu platform i systemów operacyjnych
• Izolowane środowiska dla każdego modelu AI
• Bezpośrednia integracja z systemami biznesowymi

Odwiedź Ollamę →

4. Studio LM

LM Studio to aplikacja komputerowa, która umożliwia uruchamianie modeli języka AI bezpośrednio na komputerze. Za pośrednictwem interfejsu użytkownicy znajdują, pobierają i uruchamiają modele z Hugging Face, jednocześnie przechowując wszystkie dane i przetwarzanie lokalnie.

System działa jako kompletne miejsce pracy AI. Jego wbudowany serwer naśladuje API OpenAI, umożliwiając podłączenie lokalnej AI do dowolnego narzędzia, które współpracuje z OpenAI. Platforma obsługuje główne typy modeli, takie jak Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek i Qwen 2.5. Użytkownicy przeciągają i upuszczają dokumenty, aby z nimi rozmawiać przez RAG (Generacja Wzbogacona Odzyskiwaniem), przy czym całe przetwarzanie dokumentów pozostaje na ich maszynie. Interfejs pozwala na dostrojenie sposobu działania modeli, w tym wykorzystania GPU i monitów systemowych.

Lokalne uruchamianie AI wymaga solidnego sprzętu. Komputer potrzebuje wystarczającej mocy procesora, pamięci RAM i pamięci masowej, aby obsłużyć te modele. Użytkownicy zgłaszają pewne spowolnienia wydajności podczas uruchamiania wielu modeli jednocześnie. Jednak dla zespołów, które priorytetowo traktują prywatność danych, LM Studio całkowicie usuwa zależności od chmury. System nie zbiera żadnych danych użytkownika i utrzymuje wszystkie interakcje w trybie offline. Chociaż jest bezpłatny do użytku osobistego, firmy muszą skontaktować się bezpośrednio z LM Studio w celu uzyskania licencji komercyjnej.

Główne cechy LM Studio:

• Wbudowane wykrywanie i pobieranie modeli z Hugging Face
• Serwer API zgodny z OpenAI do lokalnej integracji AI
• Możliwość czatu dokumentacyjnego z przetwarzaniem RAG
• Całkowicie offline, bez gromadzenia danych
• Opcje konfiguracji modelu szczegółowego

Odwiedź LM Studio →

5. Styczeń

Jan oferuje Ci darmową, open-source'ową alternatywę dla ChatGPT, która działa całkowicie offline. Ta platforma komputerowa pozwala Ci pobrać popularne modele AI, takie jak Llama 3, Gemma i Mistral, aby działały na Twoim komputerze, lub połączyć się z usługami w chmurze, takimi jak OpenAI i Anthropic, gdy jest to potrzebne.

System koncentruje się na oddaniu kontroli użytkownikom. Jego lokalny serwer Cortex jest zgodny z API OpenAI, dzięki czemu współpracuje z narzędziami takimi jak Continue.dev i Open Interpreter. Użytkownicy przechowują wszystkie swoje dane w lokalnym „Jan Data Folder”, a żadne informacje nie opuszczają ich urządzenia, chyba że zdecydują się na korzystanie z usług w chmurze. Platforma działa jak VSCode lub Obsidian — możesz ją rozszerzyć o niestandardowe dodatki, aby dopasować ją do swoich potrzeb. Działa na komputerach Mac, Windows i Linux, obsługując procesory graficzne NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) i Intel Arc.

Jan buduje wszystko wokół własności użytkownika. Kod pozostaje open-source na AGPLv3, pozwalając każdemu na jego inspekcję lub modyfikację. Podczas gdy platforma może udostępniać anonimowe dane o użytkowaniu, pozostaje to całkowicie opcjonalne. Użytkownicy wybierają, które modele uruchomić i zachowują pełną kontrolę nad swoimi danymi i interakcjami. Dla zespołów, które chcą bezpośredniego wsparcia, Jan utrzymuje aktywną społeczność Discord i repozytorium GitHub, gdzie użytkownicy pomagają kształtować rozwój platformy.

Główne cechy Jan:

• Pełna praca w trybie offline z uruchomionym modelem lokalnym
• Interfejs API zgodny z OpenAI za pośrednictwem serwera Cortex
• Obsługa lokalnych i chmurowych modeli AI
• System rozszerzeń dla funkcji niestandardowych
• Obsługa wielu procesorów graficznych przez głównych producentów

Odwiedź Jan →

6. Plik Lama

Zdjęcie: Mozilla

Llamafile zamienia modele AI w pojedyncze pliki wykonywalne. To Twórcy Mozilli projekt łączy llama.cpp z Biblioteka kosmopolityczna do tworzenia samodzielnych programów, które uruchamiają sztuczną inteligencję bez instalacji ani konfiguracji.

System wyrównuje wagi modeli jako nieskompresowane archiwa ZIP w celu bezpośredniego dostępu do GPU. Wykrywa funkcje procesora w czasie wykonywania, aby zapewnić optymalną wydajność, działając na procesorach Intel i AMD. Kod kompiluje części specyficzne dla GPU na żądanie, korzystając z kompilatorów systemu. Ten projekt działa na macOS, Windows, Linux i BSD, obsługując procesory AMD64 i ARM64.

Ze względów bezpieczeństwa Llamafile używa pledge() i SECCOMP, aby ograniczyć dostęp do systemu. Jest zgodny z formatem API OpenAI, dzięki czemu jest kompatybilny z istniejącym kodem. Użytkownicy mogą osadzać wagi bezpośrednio w pliku wykonywalnym lub ładować je osobno, co jest przydatne na platformach z limitami rozmiaru pliku, takich jak Windows.

Główne cechy Llamafile:

• Wdrażanie pojedynczego pliku bez zależności zewnętrznych
• Wbudowana warstwa zgodności z API OpenAI
• Bezpośrednie przyspieszenie GPU dla Apple, NVIDIA i AMD
• Obsługa wielu platform dla głównych systemów operacyjnych
• Optymalizacja czasu wykonania dla różnych architektur procesorów

Odwiedź Llamafile →

7. Następny czat

NextChat umieszcza funkcje ChatGPT w pakiecie open source, który kontrolujesz. Ta aplikacja internetowa i komputerowa łączy się z wieloma usługami AI – OpenAI, Google AI i Claude – jednocześnie przechowując wszystkie dane lokalnie w Twojej przeglądarce.

System dodaje kluczowe funkcje, których brakuje w standardowym ChatGPT. Użytkownicy tworzą „Maski” (podobne do GPT), aby budować niestandardowe narzędzia AI ze specyficznymi kontekstami i ustawieniami. Platforma automatycznie kompresuje historię czatów w przypadku dłuższych konwersacji, obsługuje formatowanie Markdown i przesyła strumieniowo odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Działa w wielu językach, w tym angielskim, chińskim, japońskim, francuskim, hiszpańskim i włoskim.

Zamiast płacić za ChatGPT Pro, użytkownicy łączą własne klucze API z OpenAI, Google lub Azure. Wdróż je bezpłatnie na platformie w chmurze, takiej jak vercel dla prywatnej instancji lub uruchomić lokalnie na Linuksie, Windowsie lub MacOS. Użytkownicy mogą również skorzystać z biblioteki predefiniowanych monitów i obsługi niestandardowych modeli, aby budować specjalistyczne narzędzia.

Główne cechy NextChat:

• Lokalne przechowywanie danych bez zewnętrznego śledzenia
• Tworzenie niestandardowych narzędzi AI za pomocą masek
• Obsługa wielu dostawców sztucznej inteligencji i interfejsów API
• Wdrożenie jednym kliknięciem w Vercel
• Wbudowana biblioteka monitów i szablonów

Odwiedź NextChat →

Bottom Line