7 лучших инструментов LLM для локального запуска моделей (май 2025 г.)

Улучшенная большие языковые модели (LLM) появляются часто, и хотя облачные решения обеспечивают удобство, локальный запуск LLM обеспечивает ряд преимуществ, включая повышенную конфиденциальность, автономный доступ и больший контроль над данными и настройкой модели.

Локальное управление LLM имеет ряд неоспоримых преимуществ:

• Конфиденциальность: Сохраняйте полный контроль над своими данными, гарантируя, что конфиденциальная информация останется в вашей локальной среде и не будет передана на внешние серверы.  
• Доступность в автономном режиме: Используйте LLM даже без подключения к Интернету, что делает их идеальными для ситуаций, когда подключение ограничено или ненадежно.  
• Производство на заказ: Тонкая настройка моделей в соответствии с конкретными задачами и предпочтениями, оптимизируя производительность для ваших уникальных вариантов использования.  
• Эффективность затрат: Избегайте повторяющихся абонентских платежей, связанных с облачными решениями, что потенциально позволяет сэкономить средства в долгосрочной перспективе.

В этом обзоре будут рассмотрены некоторые инструменты, позволяющие проводить локальные программы LLM, а также их особенности, сильные и слабые стороны, которые помогут вам принимать обоснованные решения с учетом ваших конкретных потребностей.

1. Что угодноLLM

AnythingLLM — это открытые источники Приложение AI, которое помещает локальную мощь LLM прямо на ваш рабочий стол. Эта бесплатная платформа дает пользователям простой способ общаться с документами, запускать агентов AI и выполнять различные задачи AI, сохраняя при этом все данные в безопасности на своих собственных машинах.

Сила системы заключается в ее гибкой архитектуре. Три компонента работают вместе: интерфейс на основе React для плавного взаимодействия, сервер NodeJS Express, управляющий тяжелой работой векторных баз данных и коммуникацией LLM, и выделенный сервер для обработки документов. Пользователи могут выбирать предпочитаемые ими модели ИИ, независимо от того, запускают ли они варианты с открытым исходным кодом локально или подключаются к службам OpenAI, Azure, AWS или других поставщиков. Платформа работает с многочисленными типами документов — от файлов PDF и Word до целых кодовых баз, что делает ее адаптируемой для различных нужд.

Что делает AnythingLLM особенно привлекательным, так это его фокус на контроле пользователя и конфиденциальности. В отличие от облачных альтернатив, которые отправляют данные на внешние серверы, AnythingLLM обрабатывает все локально по умолчанию. Для команд, которым нужны более надежные решения, версия Docker поддерживает нескольких пользователей с настраиваемыми разрешениями, при этом сохраняя высокий уровень безопасности. Организации, использующие AnythingLLM, могут избежать расходов на API, часто связанных с облачными сервисами, используя вместо этого бесплатные модели с открытым исходным кодом.

Основные характеристики Anything LLM:

• Локальная система обработки, которая хранит все данные на вашем компьютере
• Многомодельная структура поддержки, подключающаяся к различным поставщикам ИИ
• Механизм анализа документов, обрабатывающий файлы PDF, Word и код
• Встроенный AI-агенты для автоматизации задач и веб-взаимодействия
• API разработчика, обеспечивающий пользовательские интеграции и расширения

Посетите AnythingLLM →

2. GPT4Все

GPT4All также запускает большие языковые модели непосредственно на вашем устройстве. Платформа помещает обработку ИИ на ваше собственное оборудование, без выхода данных за пределы вашей системы. Бесплатная версия дает пользователям доступ к более чем 1,000 моделей с открытым исходным кодом, включая ЛЛаМа и Мистраль.

Система работает на стандартном потребительском оборудовании — Mac M Series, AMD и NVIDIA. Для работы не требуется подключение к Интернету, что делает ее идеальной для использования в автономном режиме. Благодаря функции LocalDocs пользователи могут анализировать личные файлы и создавать базы знаний полностью на своей машине. Платформа поддерживает как CPU, так и Обработка графического процессора, адаптируясь к доступным аппаратным ресурсам.

Корпоративная версия стоит 25 долларов за устройство в месяц и добавляет функции для бизнес-развертывания. Организации получают автоматизацию рабочих процессов с помощью пользовательских агентов, интеграции ИТ-инфраструктуры и прямой поддержки от Nomic AI, компании, стоящей за ней. Фокус на локальной обработке означает, что данные компании остаются в пределах организационных границ, что соответствует требованиям безопасности и при этом сохраняет возможности ИИ.

Основные возможности GPT4All:

• Работает полностью на локальном оборудовании, подключение к облаку не требуется.
• Доступ к более чем 1,000 языковым моделям с открытым исходным кодом
• Встроенный анализ документов через LocalDocs
• Полная работа в автономном режиме
• Инструменты и поддержка развертывания на предприятии

Посетите GPT4All →

3. Оллама

Ollama загружает, управляет и запускает LLM прямо на вашем компьютере. Этот инструмент с открытым исходным кодом создает изолированную среду, содержащую все компоненты модели — веса, конфигурации и зависимости — позволяя вам запускать ИИ без облачных сервисов.

Система работает как через командную строку, так и через графический интерфейс, поддерживая macOS, Linux и Windows. Пользователи извлекают модели из библиотеки Ollama, включая Llama 3.2 для текстовых задач, Mistral для генерации кода, Code Llama для программирования, LLaVA для обработки изображений и Фи-3 для научной работы. Каждая модель работает в своей среде, что позволяет легко переключаться между различными инструментами ИИ для конкретных задач.

Организации, использующие Ollama, сократили расходы на облако, одновременно улучшив контроль данных. Инструмент обеспечивает работу локальных чат-ботов, исследовательских проектов и приложений ИИ, которые обрабатывают конфиденциальные данные. Разработчики интегрируют его с существующими системами CMS и CRM, добавляя возможности ИИ, сохраняя данные на месте. Устраняя зависимости от облака, команды работают в автономном режиме и соблюдают требования конфиденциальности, такие как GDPR, не ставя под угрозу функциональность ИИ.

Основные характеристики Олламы:

• Полная система управления моделями для загрузки и контроля версий
• Командная строка и визуальные интерфейсы для разных стилей работы
• Поддержка нескольких платформ и операционных систем
• Изолированные среды для каждой модели ИИ
• Прямая интеграция с бизнес-системами

Посетите Олламу →

4. ЛМ Студия

LM Studio — это настольное приложение, позволяющее запускать языковые модели ИИ прямо на компьютере. С помощью его интерфейса пользователи находят, загружают и запускают модели из Hugging Face, сохраняя все данные и обработку локально.

Система действует как полноценное рабочее пространство ИИ. Ее встроенный сервер имитирует API OpenAI, позволяя подключать локальный ИИ к любому инструменту, работающему с OpenAI. Платформа поддерживает основные типы моделей, такие как Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek и Qwen 2.5. Пользователи перетаскивают документы, чтобы общаться с ними через RAG (Извлечение дополненной генерации), при этом вся обработка документов остается на их машине. Интерфейс позволяет вам точно настроить работу моделей, включая использование графического процессора и системные подсказки.

Для локального запуска ИИ требуется надежное оборудование. Вашему компьютеру требуется достаточная мощность ЦП, ОЗУ и хранилище для обработки этих моделей. Пользователи сообщают о некотором замедлении производительности при одновременном запуске нескольких моделей. Но для команд, для которых конфиденциальность данных является приоритетом, LM Studio полностью устраняет зависимости от облака. Система не собирает пользовательские данные и сохраняет все взаимодействия в автономном режиме. Хотя для личного использования она бесплатна, для получения коммерческой лицензии компаниям необходимо напрямую связаться с LM Studio.

Основные возможности LM Studio:

• Встроенное обнаружение и загрузка моделей из Hugging Face
• API-сервер, совместимый с OpenAI, для локальной интеграции ИИ
• Возможность документального чата с обработкой RAG
• Полная работа в автономном режиме без сбора данных
• Параметры конфигурации детализированной модели

Посетите LM Studio →

5. Января

Jan предоставляет вам бесплатную альтернативу ChatGPT с открытым исходным кодом, которая работает полностью в автономном режиме. Эта настольная платформа позволяет вам загружать популярные модели ИИ, такие как Llama 3, Gemma и Mistral, для запуска на вашем компьютере или подключаться к облачным сервисам, таким как OpenAI и Anthropic, когда это необходимо.

Система сосредоточена на предоставлении контроля пользователям. Ее локальный сервер Cortex соответствует API OpenAI, что позволяет ему работать с такими инструментами, как Continue.dev и Open Interpreter. Пользователи хранят все свои данные в локальной «папке данных Jan», и никакая информация не покидает их устройства, если они не решат использовать облачные сервисы. Платформа работает как VSCode или Obsidian — вы можете расширить ее с помощью пользовательских дополнений в соответствии с вашими потребностями. Она работает на Mac, Windows и Linux, поддерживая графические процессоры NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) и Intel Arc.

Ян строит все вокруг владения пользователем. Код остается открытым под AGPLv3, позволяя любому человеку проверять или изменять его. Хотя платформа может делиться анонимными данными об использовании, это остается строго необязательным. Пользователи выбирают, какие модели запускать, и сохраняют полный контроль над своими данными и взаимодействиями. Для команд, которым нужна прямая поддержка, Ян поддерживает активное сообщество Discord и репозиторий GitHub, где пользователи помогают формировать разработку платформы.

Основные характеристики Яна:

• Полная автономная работа с локальной моделью
• API, совместимый с OpenAI, через сервер Cortex
• Поддержка как локальных, так и облачных моделей ИИ
• Система расширения для пользовательских функций
• Поддержка нескольких графических процессоров от основных производителей

Посетите Ян →

6. Ламафиле

Изображение: Mozilla

Llamafile превращает модели ИИ в отдельные исполняемые файлы. Это Разработчики Mozilla проект объединяет llama.cpp с Космополитен Либк для создания автономных программ, запускающих ИИ без установки и настройки.

Система выравнивает веса моделей как несжатые архивы ZIP для прямого доступа к GPU. Она обнаруживает функции вашего CPU во время выполнения для оптимальной производительности, работая на процессорах Intel и AMD. Код компилирует части, специфичные для GPU, по требованию с помощью компиляторов вашей системы. Эта конструкция работает на macOS, Windows, Linux и BSD, поддерживая процессоры AMD64 и ARM64.

Для безопасности Llamafile использует promise() и SECCOMP для ограничения доступа к системе. Он соответствует формату API OpenAI, что делает его совместимым с существующим кодом. Пользователи могут встраивать веса непосредственно в исполняемый файл или загружать их отдельно, что полезно для платформ с ограничениями на размер файла, таких как Windows.

Основные возможности Llamafile:

• Развертывание в один файл без внешних зависимостей
• Встроенный уровень совместимости API OpenAI
• Прямое ускорение GPU для Apple, NVIDIA и AMD
• Кроссплатформенная поддержка основных операционных систем
• Оптимизация времени выполнения для различных архитектур ЦП

Посетите Llamafile →

7. ДалееЧат

NextChat помещает функции ChatGPT в пакет с открытым исходным кодом, которым вы управляете. Это веб- и настольное приложение подключается к нескольким службам ИИ – OpenAI, Google AI и Claude – сохраняя все данные локально в вашем браузере.

Система добавляет ключевые функции, отсутствующие в стандартном ChatGPT. Пользователи создают «Маски» (похожие на GPT) для создания пользовательских инструментов ИИ с определенными контекстами и настройками. Платформа автоматически сжимает историю чата для более длинных разговоров, поддерживает форматирование markdown и транслирует ответы в режиме реального времени. Она работает на нескольких языках, включая английский, китайский, японский, французский, испанский и итальянский.

Вместо того, чтобы платить за ChatGPT Pro, пользователи подключают собственные ключи API от OpenAI, Google или Azure. Разверните его бесплатно на облачной платформе, например Версель для частного экземпляра или запустить его локально на Linux, Windows или MacOS. Пользователи также могут использовать его предустановленную библиотеку подсказок и поддержку пользовательской модели для создания специализированных инструментов.

Основные возможности NextChat:

• Локальное хранение данных без внешнего отслеживания
• Создание пользовательских инструментов ИИ с помощью масок
• Поддержка нескольких поставщиков ИИ и API
• Развертывание в один клик на Vercel
• Встроенная библиотека подсказок и шаблонов

Посетите NextChat →

Выводы