7 Công cụ LLM tốt nhất để chạy mô hình cục bộ (tháng 2025 năm XNUMX)

Cải thiện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xuất hiện thường xuyên và trong khi các giải pháp dựa trên đám mây mang lại sự tiện lợi thì việc chạy LLM cục bộ mang lại một số lợi thế, bao gồm quyền riêng tư được cải thiện, khả năng truy cập ngoại tuyến và khả năng kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu và tùy chỉnh mô hình.

Việc điều hành LLM tại địa phương mang lại một số lợi ích hấp dẫn:

• Bảo mật: Duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của bạn, đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm chỉ nằm trong môi trường cục bộ của bạn và không bị truyền đến các máy chủ bên ngoài.  
• Khả năng truy cập ngoại tuyến: Sử dụng LLM ngay cả khi không có kết nối internet, lý tưởng cho những tình huống kết nối bị hạn chế hoặc không đáng tin cậy.  
• Customization: Tinh chỉnh các mô hình để phù hợp với các tác vụ và sở thích cụ thể, tối ưu hóa hiệu suất cho các trường hợp sử dụng riêng của bạn.  
• Hiệu quả chi phí: Tránh các khoản phí đăng ký định kỳ liên quan đến các giải pháp dựa trên đám mây, có khả năng tiết kiệm chi phí về lâu dài.

Bài phân tích này sẽ xem xét một số công cụ cho phép chạy LLM tại địa phương, đánh giá các tính năng, điểm mạnh và điểm yếu của chúng để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên nhu cầu cụ thể của mình.

1. Bất cứ điều gìLLM

AnythingLLM là một mã nguồn mở Ứng dụng AI đưa sức mạnh LLM cục bộ ngay trên máy tính để bàn của bạn. Nền tảng miễn phí này cung cấp cho người dùng một cách trực tiếp để trò chuyện với tài liệu, chạy các tác nhân AI và xử lý nhiều tác vụ AI khác nhau trong khi vẫn giữ an toàn cho tất cả dữ liệu trên máy của họ.

Điểm mạnh của hệ thống đến từ kiến ​​trúc linh hoạt của nó. Ba thành phần hoạt động cùng nhau: một giao diện dựa trên React để tương tác mượt mà, một máy chủ NodeJS Express quản lý việc nâng cấp cơ sở dữ liệu vector và giao tiếp LLM, và một máy chủ chuyên dụng để xử lý tài liệu. Người dùng có thể chọn các mô hình AI ưa thích của họ, cho dù họ đang chạy các tùy chọn nguồn mở cục bộ hay kết nối với các dịch vụ từ OpenAI, Azure, AWS hoặc các nhà cung cấp khác. Nền tảng này hoạt động với nhiều loại tài liệu - từ tệp PDF và Word đến toàn bộ cơ sở mã - giúp nó có thể thích ứng với nhiều nhu cầu khác nhau.

Điều khiến AnythingLLM trở nên đặc biệt hấp dẫn là tập trung vào quyền kiểm soát và quyền riêng tư của người dùng. Không giống như các giải pháp thay thế dựa trên đám mây gửi dữ liệu đến các máy chủ bên ngoài, AnythingLLM xử lý mọi thứ cục bộ theo mặc định. Đối với các nhóm cần các giải pháp mạnh mẽ hơn, phiên bản Docker hỗ trợ nhiều người dùng với các quyền tùy chỉnh, trong khi vẫn duy trì tính bảo mật chặt chẽ. Các tổ chức sử dụng AnythingLLM có thể bỏ qua chi phí API thường gắn liền với các dịch vụ đám mây bằng cách sử dụng các mô hình mã nguồn mở miễn phí.

Các tính năng chính của Anything LLM:

• Hệ thống xử lý cục bộ lưu giữ tất cả dữ liệu trên máy của bạn
• Khung hỗ trợ đa mô hình kết nối với nhiều nhà cung cấp AI khác nhau
• Công cụ phân tích tài liệu xử lý tệp PDF, tệp Word và mã
• Built-in Đại lý AI để tự động hóa tác vụ và tương tác web
• API dành cho nhà phát triển cho phép tích hợp và mở rộng tùy chỉnh

Truy cập AnythingLLM →

2. GPT4Tất cả

GPT4All cũng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trực tiếp trên thiết bị của bạn. Nền tảng này đưa quá trình xử lý AI vào phần cứng của riêng bạn, không có dữ liệu nào rời khỏi hệ thống của bạn. Phiên bản miễn phí cho phép người dùng truy cập vào hơn 1,000 mô hình nguồn mở bao gồm LLaMa và Mistral.

Hệ thống hoạt động trên phần cứng tiêu dùng tiêu chuẩn – Mac M Series, AMD và NVIDIA. Không cần kết nối internet để hoạt động, lý tưởng cho việc sử dụng ngoại tuyến. Thông qua tính năng LocalDocs, người dùng có thể phân tích các tệp cá nhân và xây dựng cơ sở kiến ​​thức hoàn toàn trên máy của họ. Nền tảng hỗ trợ cả CPU và xử lý GPU, thích ứng với các tài nguyên phần cứng có sẵn.

Phiên bản doanh nghiệp có giá 25 đô la cho mỗi thiết bị hàng tháng và bổ sung các tính năng để triển khai doanh nghiệp. Các tổ chức nhận được tự động hóa quy trình làm việc thông qua các tác nhân tùy chỉnh, tích hợp cơ sở hạ tầng CNTT và hỗ trợ trực tiếp từ Nomic AI, công ty đứng sau nó. Tập trung vào xử lý cục bộ có nghĩa là dữ liệu của công ty nằm trong ranh giới tổ chức, đáp ứng các yêu cầu bảo mật trong khi vẫn duy trì khả năng AI.

Các tính năng chính của GPT4All:

• Chạy hoàn toàn trên phần cứng cục bộ mà không cần kết nối đám mây
• Truy cập vào hơn 1,000 mô hình ngôn ngữ nguồn mở
• Phân tích tài liệu tích hợp thông qua LocalDocs
• Hoàn tất hoạt động ngoại tuyến
• Công cụ triển khai và hỗ trợ doanh nghiệp

Truy cập GPT4All →

3. Ollama

Ollama tải xuống, quản lý và chạy LLM trực tiếp trên máy tính của bạn. Công cụ nguồn mở này tạo ra một môi trường biệt lập chứa tất cả các thành phần mô hình – trọng số, cấu hình và phụ thuộc – cho phép bạn chạy AI mà không cần dịch vụ đám mây.

Hệ thống hoạt động thông qua cả giao diện dòng lệnh và giao diện đồ họa, hỗ trợ macOS, Linux và Windows. Người dùng kéo các mô hình từ thư viện của Ollama, bao gồm Llama 3.2 cho các tác vụ văn bản, Mistral để tạo mã, Code Llama để lập trình, LLaVA để xử lý hình ảnh và Phi-3 cho công việc khoa học. Mỗi mô hình chạy trong môi trường riêng, giúp dễ dàng chuyển đổi giữa các công cụ AI khác nhau cho các nhiệm vụ cụ thể.

Các tổ chức sử dụng Ollama đã cắt giảm chi phí đám mây trong khi cải thiện khả năng kiểm soát dữ liệu. Công cụ này hỗ trợ các chatbot cục bộ, các dự án nghiên cứu và các ứng dụng AI xử lý dữ liệu nhạy cảm. Các nhà phát triển tích hợp nó với các hệ thống CMS và CRM hiện có, thêm các khả năng AI trong khi vẫn giữ dữ liệu tại chỗ. Bằng cách loại bỏ các phụ thuộc vào đám mây, các nhóm làm việc ngoại tuyến và đáp ứng các yêu cầu về quyền riêng tư như GDPR mà không ảnh hưởng đến chức năng AI.

Các tính năng chính của Ollama:

• Hệ thống quản lý mô hình hoàn chỉnh để tải xuống và kiểm soát phiên bản
• Dòng lệnh và giao diện trực quan cho các phong cách làm việc khác nhau
• Hỗ trợ nhiều nền tảng và hệ điều hành
• Môi trường biệt lập cho từng mô hình AI
• Tích hợp trực tiếp với hệ thống kinh doanh

Ghé thăm Ollama →

4. Studio LM

LM Studio là ứng dụng máy tính để bàn cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ AI trực tiếp trên máy tính của mình. Thông qua giao diện của nó, người dùng tìm, tải xuống và chạy các mô hình từ Hugging Face trong khi vẫn giữ nguyên tất cả dữ liệu và xử lý cục bộ.

Hệ thống hoạt động như một không gian làm việc AI hoàn chỉnh. Máy chủ tích hợp của nó mô phỏng API của OpenAI, cho phép bạn cắm AI cục bộ vào bất kỳ công cụ nào hoạt động với OpenAI. Nền tảng này hỗ trợ các loại mô hình chính như Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek và Qwen 2.5. Người dùng kéo và thả tài liệu để trò chuyện với họ thông qua RAG (Thế hệ tăng cường thu hồi), với tất cả quá trình xử lý tài liệu vẫn nằm trên máy của họ. Giao diện cho phép bạn tinh chỉnh cách chạy mô hình, bao gồm cả việc sử dụng GPU và lời nhắc hệ thống.

Chạy AI cục bộ đòi hỏi phần cứng vững chắc. Máy tính của bạn cần đủ sức mạnh CPU, RAM và bộ nhớ để xử lý các mô hình này. Người dùng báo cáo một số hiệu suất chậm lại khi chạy nhiều mô hình cùng một lúc. Nhưng đối với các nhóm ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu, LM Studio loại bỏ hoàn toàn các phụ thuộc vào đám mây. Hệ thống không thu thập dữ liệu người dùng và giữ mọi tương tác ngoại tuyến. Mặc dù miễn phí cho mục đích sử dụng cá nhân, các doanh nghiệp cần liên hệ trực tiếp với LM Studio để được cấp phép thương mại.

Các tính năng chính của LM Studio:

• Phát hiện và tải xuống mô hình tích hợp từ Hugging Face
• Máy chủ API tương thích với OpenAI để tích hợp AI cục bộ
• Khả năng trò chuyện tài liệu với xử lý RAG
• Hoạt động ngoại tuyến hoàn toàn không thu thập dữ liệu
• Tùy chọn cấu hình mô hình chi tiết

Ghé thăm LM Studio →

5. Tháng

Jan cung cấp cho bạn một giải pháp thay thế miễn phí, mã nguồn mở cho ChatGPT chạy hoàn toàn ngoại tuyến. Nền tảng máy tính để bàn này cho phép bạn tải xuống các mô hình AI phổ biến như Llama 3, Gemma và Mistral để chạy trên máy tính của riêng bạn hoặc kết nối với các dịch vụ đám mây như OpenAI và Anthropic khi cần.

Hệ thống tập trung vào việc đưa người dùng vào quyền kiểm soát. Máy chủ Cortex cục bộ của nó khớp với API của OpenAI, khiến nó hoạt động với các công cụ như Continue.dev và Open Interpreter. Người dùng lưu trữ tất cả dữ liệu của họ trong "Thư mục dữ liệu Jan" cục bộ, không có thông tin nào rời khỏi thiết bị của họ trừ khi họ chọn sử dụng dịch vụ đám mây. Nền tảng này hoạt động giống như VSCode hoặc Obsidian – bạn có thể mở rộng nó bằng các bổ sung tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu của mình. Nó chạy trên Mac, Windows và Linux, hỗ trợ NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) và GPU Intel Arc.

Jan xây dựng mọi thứ xung quanh quyền sở hữu của người dùng. Mã vẫn là mã nguồn mở theo AGPLv3, cho phép bất kỳ ai kiểm tra hoặc sửa đổi nó. Mặc dù nền tảng có thể chia sẻ dữ liệu sử dụng ẩn danh, nhưng điều này vẫn hoàn toàn tùy chọn. Người dùng chọn mô hình nào để chạy và giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu và tương tác của họ. Đối với các nhóm muốn được hỗ trợ trực tiếp, Jan duy trì một cộng đồng Discord và kho lưu trữ GitHub tích cực, nơi người dùng giúp định hình quá trình phát triển của nền tảng.

Các tính năng chính của Jan:

• Hoàn thành hoạt động ngoại tuyến với mô hình cục bộ đang chạy
• API tương thích với OpenAI thông qua máy chủ Cortex
• Hỗ trợ cho cả mô hình AI cục bộ và đám mây
• Hệ thống mở rộng cho các tính năng tùy chỉnh
• Hỗ trợ nhiều GPU trên nhiều nhà sản xuất lớn

Ghé thăm Jan →

6. tập tin Llama

Hình: Mozilla

Llamafile biến các mô hình AI thành các tệp thực thi duy nhất. Điều này Người xây dựng Mozilla dự án kết hợp llama.cpp với Libc quốc tế để tạo các chương trình độc lập chạy AI mà không cần cài đặt hoặc thiết lập.

Hệ thống căn chỉnh trọng số mô hình dưới dạng tệp ZIP không nén để truy cập GPU trực tiếp. Hệ thống phát hiện các tính năng CPU của bạn khi chạy để có hiệu suất tối ưu, hoạt động trên các bộ xử lý Intel và AMD. Mã biên dịch các phần dành riêng cho GPU theo yêu cầu bằng trình biên dịch của hệ thống bạn. Thiết kế này chạy trên macOS, Windows, Linux và BSD, hỗ trợ bộ xử lý AMD64 và ARM64.

Để bảo mật, Llamafile sử dụng pledge() và SECCOMP để hạn chế quyền truy cập hệ thống. Nó phù hợp với định dạng API của OpenAI, khiến nó tương thích với mã hiện có. Người dùng có thể nhúng trọng số trực tiếp vào tệp thực thi hoặc tải chúng riêng biệt, hữu ích cho các nền tảng có giới hạn kích thước tệp như Windows.

Các tính năng chính của Llamafile:

• Triển khai tệp đơn lẻ không có sự phụ thuộc bên ngoài
• Lớp tương thích API OpenAI tích hợp sẵn
• Tăng tốc GPU trực tiếp cho Apple, NVIDIA và AMD
• Hỗ trợ đa nền tảng cho các hệ điều hành chính
• Tối ưu hóa thời gian chạy cho các kiến ​​trúc CPU khác nhau

Truy cập Llamafile →

7. Tiếp theoChat

NextChat đưa các tính năng của ChatGPT vào một gói mã nguồn mở mà bạn kiểm soát. Ứng dụng web và máy tính để bàn này kết nối với nhiều dịch vụ AI – OpenAI, Google AI và Claude – trong khi lưu trữ tất cả dữ liệu cục bộ trong trình duyệt của bạn.

Hệ thống bổ sung các tính năng chính còn thiếu trong ChatGPT chuẩn. Người dùng tạo “Mặt nạ” (tương tự như GPT) để xây dựng các công cụ AI tùy chỉnh với các bối cảnh và cài đặt cụ thể. Nền tảng này tự động nén lịch sử trò chuyện để có các cuộc trò chuyện dài hơn, hỗ trợ định dạng đánh dấu và truyền phát phản hồi theo thời gian thực. Nó hoạt động với nhiều ngôn ngữ bao gồm tiếng Anh, tiếng Trung, tiếng Nhật, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Ý.

Thay vì trả tiền cho ChatGPT Pro, người dùng kết nối khóa API của riêng họ từ OpenAI, Google hoặc Azure. Triển khai miễn phí trên nền tảng đám mây như vercel cho một phiên bản riêng tư hoặc chạy cục bộ trên Linux, Windows hoặc MacOS. Người dùng cũng có thể khai thác thư viện nhắc nhở cài đặt sẵn và hỗ trợ mô hình tùy chỉnh để xây dựng các công cụ chuyên dụng.

Các tính năng chính của NextChat:

• Lưu trữ dữ liệu cục bộ không có theo dõi bên ngoài
• Tạo công cụ AI tùy chỉnh thông qua Masks
• Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp AI và API
• Triển khai một cú nhấp chuột trên Vercel
• Thư viện nhắc nhở và mẫu tích hợp

Truy cập NextChat →

Lời kết