7 cele mai bune instrumente LLM pentru a rula modele la nivel local (aprilie 2025)

Îmbunătățit modele de limbaj mari (LLM) apar frecvent și, în timp ce soluțiile bazate pe cloud oferă comoditate, rularea LLM-urilor la nivel local oferă mai multe avantaje, inclusiv confidențialitate îmbunătățită, accesibilitate offline și control mai mare asupra datelor și personalizării modelului.

Desfășurarea de LLM la nivel local oferă mai multe beneficii convingătoare:

• Confidențialitate: Mențineți controlul complet asupra datelor dvs., asigurându-vă că informațiile sensibile rămân în mediul dvs. local și nu sunt transmise către servere externe.  
• Accesibilitate offline: Utilizați LLM-uri chiar și fără o conexiune la internet, ceea ce le face ideale pentru situațiile în care conectivitatea este limitată sau nesigură.  
• Personalizare: Ajustați modelele pentru a se alinia la sarcini și preferințe specifice, optimizând performanța pentru cazurile dvs. unice de utilizare.  
• Eficiența costurilor: Evitați taxele de abonament recurente asociate cu soluțiile bazate pe cloud, economisind posibil costuri pe termen lung.

Această defalcare va analiza unele dintre instrumentele care permit rularea LLM-urilor la nivel local, examinând caracteristicile, punctele forte și punctele slabe ale acestora pentru a vă ajuta să luați decizii informate pe baza nevoilor dumneavoastră specifice.

1. OriceLLM

AnythingLLM este un open-source Aplicație AI care pune puterea LLM locală chiar pe desktopul tău. Această platformă gratuită oferă utilizatorilor o modalitate simplă de a discuta cu documente, de a rula agenți AI și de a gestiona diverse sarcini AI, păstrând în același timp toate datele în siguranță pe propriile computere.

Puterea sistemului provine din arhitectura sa flexibilă. Trei componente lucrează împreună: o interfață bazată pe React pentru o interacțiune ușoară, un server NodeJS Express care gestionează sarcinile grele ale bazelor de date vectoriale și comunicații LLM și un server dedicat pentru procesarea documentelor. Utilizatorii își pot alege modelele AI preferate, indiferent dacă rulează opțiuni open-source local sau se conectează la servicii de la OpenAI, Azure, AWS sau alți furnizori. Platforma funcționează cu numeroase tipuri de documente – de la PDF-uri și fișiere Word până la baze de coduri întregi – făcând-o adaptabilă pentru diverse nevoi.

Ceea ce face AnythingLLM deosebit de convingător este concentrarea pe controlul utilizatorului și confidențialitate. Spre deosebire de alternativele bazate pe cloud care trimit date către servere externe, AnythingLLM procesează totul local în mod implicit. Pentru echipele care au nevoie de soluții mai robuste, versiunea Docker acceptă mai mulți utilizatori cu permisiuni personalizate, menținând în același timp securitatea strictă. Organizațiile care folosesc AnythingLLM pot sări peste costurile API legate adesea de serviciile cloud, utilizând în schimb modele gratuite, open source.

Caracteristici cheie ale Anything LLM:

• Sistem local de procesare care păstrează toate datele pe mașina dvs
• Cadru de suport multimodel care se conectează la diferiți furnizori de AI
• Motor de analiză a documentelor care gestionează PDF-uri, fișiere Word și cod
• Built-in Agenți AI pentru automatizarea sarcinilor și interacțiunea web
• API pentru dezvoltatori care permite integrări și extensii personalizate

Vizitați AnythingLLM →

2. GPT4All

GPT4All rulează, de asemenea, modele de limbi mari direct pe dispozitivul dvs. Platforma pune procesarea AI pe propriul tău hardware, fără ca date să părăsească sistemul tău. Versiunea gratuită oferă utilizatorilor acces la peste 1,000 de modele open-source, inclusiv Lamă si Mistral.

Sistemul funcționează pe hardware standard de consum – Mac M Series, AMD și NVIDIA. Nu are nevoie de conexiune la internet pentru a funcționa, ceea ce îl face ideal pentru utilizare offline. Prin funcția LocalDocs, utilizatorii pot analiza fișiere personale și pot construi baze de cunoștințe în întregime pe mașina lor. Platforma acceptă atât CPU, cât și Procesare GPU, adaptându-se la resursele hardware disponibile.

Versiunea enterprise costă 25 USD pe dispozitiv lunar și adaugă funcții pentru implementarea în afaceri. Organizațiile obțin automatizarea fluxului de lucru prin agenți personalizați, integrarea infrastructurii IT și suport direct de la Nomic AI, compania din spatele acesteia. Accentul pe procesarea locală înseamnă că datele companiei rămân în limitele organizației, îndeplinind cerințele de securitate, menținând în același timp capabilitățile AI.

Caracteristicile cheie ale GPT4All:

• Funcționează în întregime pe hardware local, fără conexiune la cloud necesară
• Acces la peste 1,000 de modele de limbaj open-source
• Analiză încorporată a documentelor prin LocalDocs
• Finalizați operațiunea offline
• Instrumente de implementare și suport pentru întreprinderi

Vizitați GPT4All →

3. Ollama

Ollama descarcă, gestionează și rulează LLM-uri direct pe computer. Acest instrument open-source creează un mediu izolat care conține toate componentele modelului – ponderi, configurații și dependențe – permițându-vă să rulați AI fără servicii cloud.

Sistemul funcționează atât prin linia de comandă, cât și prin interfețe grafice, acceptând macOS, Linux și Windows. Utilizatorii extrag modele din biblioteca lui Ollama, inclusiv Llama 3.2 pentru sarcini de text, Mistral pentru generarea de cod, Code Llama pentru programare, LLaVA pentru procesarea imaginilor și Phi-3 pentru munca stiintifica. Fiecare model rulează în propriul mediu, ceea ce face ușoară comutarea între diferite instrumente AI pentru sarcini specifice.

Organizațiile care folosesc Ollama au redus costurile cloud, îmbunătățind în același timp controlul datelor. Instrumentul alimentează chatbot-uri locali, proiecte de cercetare și aplicații AI care gestionează date sensibile. Dezvoltatorii îl integrează cu sistemele CMS și CRM existente, adăugând capabilități AI, păstrând în același timp datele la fața locului. Prin eliminarea dependențelor de cloud, echipele lucrează offline și îndeplinesc cerințele de confidențialitate precum GDPR, fără a compromite funcționalitatea AI.

Caracteristicile cheie ale Ollama:

• Sistem complet de management al modelului pentru descărcare și control al versiunilor
• Linie de comandă și interfețe vizuale pentru diferite stiluri de lucru
• Suport pentru mai multe platforme și sisteme de operare
• Medii izolate pentru fiecare model AI
• Integrare directă cu sistemele de afaceri

Vizitați Ollama →

4. LM Studio

LM Studio este o aplicație desktop care vă permite să rulați modele de limbaj AI direct pe computer. Prin interfața sa, utilizatorii găsesc, descarcă și rulează modele din Hugging Face, păstrând în același timp toate datele și procesarea la nivel local.

Sistemul acționează ca un spațiu de lucru AI complet. Serverul său încorporat imită API-ul OpenAI, permițându-vă să conectați AI local la orice instrument care funcționează cu OpenAI. Platforma acceptă tipuri majore de modele precum Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek și Qwen 2.5. Utilizatorii trageți și plasați documente pentru a discuta cu ei RAG (Recuperare Augmented Generation), cu toate procesarea documentelor rămânând pe computerul lor. Interfața vă permite să reglați fin modul în care funcționează modelele, inclusiv utilizarea GPU-ului și solicitările sistemului.

Rularea AI local necesită hardware solid. Computerul dumneavoastră are nevoie de suficientă putere CPU, RAM și spațiu de stocare pentru a gestiona aceste modele. Utilizatorii raportează unele scăderi de performanță atunci când rulează mai multe modele simultan. Dar pentru echipele care prioritizează confidențialitatea datelor, LM Studio elimină complet dependențele de cloud. Sistemul nu colectează date despre utilizator și menține toate interacțiunile offline. Deși este gratuit pentru uz personal, companiile trebuie să contacteze direct LM Studio pentru licențiere comercială.

Caracteristici cheie ale LM Studio:

• Descoperirea modelului încorporat și descărcarea din Hugging Face
• Server API compatibil cu OpenAI pentru integrarea AI locală
• Capacitatea de chat de documente cu procesare RAG
• Operațiune completă offline fără colectare de date
• Opțiuni de configurare a modelului cu granulație fină

Vizitați LM Studio →

5. Jan

Jan vă oferă o alternativă gratuită, open-source, la ChatGPT, care rulează complet offline. Această platformă desktop vă permite să descărcați modele AI populare, cum ar fi Llama 3, Gemma și Mistral, pentru a rula pe propriul computer sau să vă conectați la servicii cloud precum OpenAI și Anthropic atunci când este necesar.

Sistemul se concentrează pe punerea utilizatorilor în control. Serverul său local Cortex se potrivește cu API-ul OpenAI, făcându-l să funcționeze cu instrumente precum Continue.dev și Open Interpreter. Utilizatorii își stochează toate datele într-un „Dosar de date ianuarie” local, fără a le părăsi nicio informație de pe dispozitiv, cu excepția cazului în care aleg să folosească serviciile cloud. Platforma funcționează ca VSCode sau Obsidian – o puteți extinde cu adăugiri personalizate pentru a se potrivi nevoilor dumneavoastră. Funcționează pe Mac, Windows și Linux, acceptând GPU-uri NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) și Intel Arc.

Jan creează totul în jurul proprietății utilizatorilor. Codul rămâne open-source sub AGPLv3, permițând oricui să îl inspecteze sau să îl modifice. Deși platforma poate partaja date anonime de utilizare, acest lucru rămâne strict opțional. Utilizatorii aleg ce modele să ruleze și păstrează controlul total asupra datelor și interacțiunilor lor. Pentru echipele care doresc asistență directă, Jan menține o comunitate Discord activă și un depozit GitHub unde utilizatorii ajută la modelarea dezvoltării platformei.

Caracteristicile cheie ale lui Jan:

• Operațiune completă offline cu modelul local care rulează
• API compatibil OpenAI prin serverul Cortex
• Suport atât pentru modelele AI locale, cât și pentru cloud
• Sistem de extensie pentru funcții personalizate
• Suport multi-GPU de la producătorii importanți

Vizitați Jan →

6. Llamafile

Imagine: Mozilla

Llamafile transformă modelele AI în fișiere executabile unice. Acest Mozilla Builders proiectul combină llama.cpp cu Cosmopolitan Libc pentru a crea programe autonome care rulează AI fără instalare sau configurare.

Sistemul aliniază greutățile modelului ca arhive ZIP necomprimate pentru acces direct GPU. Acesta detectează caracteristicile procesorului dvs. în timpul rulării pentru performanțe optime, lucrând pe procesoarele Intel și AMD. Codul compilează părți specifice GPU-ului la cerere folosind compilatoarele sistemului dvs. Acest design rulează pe macOS, Windows, Linux și BSD, compatibil cu procesoarele AMD64 și ARM64.

Pentru securitate, Llamafile folosește pledge() și SECCOMP pentru a restricționa accesul la sistem. Se potrivește cu formatul API al OpenAI, făcându-l compatibil cu codul existent. Utilizatorii pot încorpora greutăți direct în executabil sau le pot încărca separat, util pentru platforme cu limite de dimensiune a fișierelor precum Windows.

Caracteristici cheie ale Llamafile:

• Implementare într-un singur fișier fără dependențe externe
• Stratul de compatibilitate API OpenAI încorporat
• Accelerație directă GPU pentru Apple, NVIDIA și AMD
• Suport multiplatform pentru sistemele de operare majore
• Optimizarea timpului de rulare pentru diferite arhitecturi CPU

Vizitați Llamafile →

7. NextChat

NextChat pune funcțiile ChatGPT într-un pachet open-source pe care îl controlați. Această aplicație web și desktop se conectează la mai multe servicii AI – OpenAI, Google AI și Claude – stochează în același timp toate datele local în browser.

Sistemul adaugă funcții cheie care lipsesc din ChatGPT standard. Utilizatorii creează „Măști” (similare cu GPT-urile) pentru a construi instrumente personalizate AI cu contexte și setări specifice. Platforma comprimă automat istoricul de chat pentru conversații mai lungi, acceptă formatarea reducerii și transmite răspunsuri în timp real. Funcționează în mai multe limbi, inclusiv engleză, chineză, japoneză, franceză, spaniolă și italiană.

În loc să plătească pentru ChatGPT Pro, utilizatorii își conectează propriile chei API de la OpenAI, Google sau Azure. Implementați-l gratuit pe o platformă cloud cum ar fi Vercel pentru o instanță privată sau rulați-o local pe Linux, Windows sau MacOS. Utilizatorii pot accesa, de asemenea, biblioteca de prompturi prestabilite și suportul pentru modele personalizate pentru a construi instrumente specializate.

Caracteristici cheie NextChat:

• Stocare locală de date fără urmărire externă
• Crearea de instrumente personalizate AI prin Măști
• Suport pentru mai mulți furnizori de AI și API-uri
• Implementare cu un singur clic pe Vercel
• Bibliotecă promptă și șabloane încorporate

Vizitați NextChat →

Linia de jos