10 Công Cụ LLM Tốt Nhất Để Chạy Mô Hình Địa Phương

Chạy mô hình ngôn ngữ lớn địa phương không còn chỉ dành cho các nhà nghiên cứu với phần cứng không bình thường. Các nhà phát triển, nhóm có ý thức về quyền riêng tư, người đam mê và doanh nghiệp nhỏ hiện có thể tải xuống các mô hình mở có khả năng, chạy chúng trên máy tính xách tay hoặc trạm làm việc, kết nối chúng với tài liệu, hiển thị API địa phương và xây dựng luồng làm việc AI riêng tư mà không cần gửi mọi lời nhắc đến nhà cung cấp mô hình lưu trữ.

Các công cụ LLM địa phương tốt nhất giải quyết các phần khác nhau của luồng làm việc đó. Một số làm cho việc khám phá mô hình và trò chuyện đơn giản trở nên dễ dàng. Một số cung cấp giao diện tự lưu trữ cho các nhóm. Một số tập trung vào việc tạo ra mô hình tăng cường, trò chuyện tài liệu và tác nhân. Những công cụ khác là thời gian chạy cấp thấp hơn cho các nhà phát triển quan tâm đến tốc độ suy luận, kiểm soát phần cứng, định lượng, tương thích API và tính linh hoạt của triển khai.

Công cụ phù hợp phụ thuộc vào những gì bạn đang cố gắng thực hiện. Người dùng không kỹ thuật có thể muốn một ứng dụng máy tính để bàn có thể trò chuyện với tài liệu địa phương. Một nhà phát triển có thể muốn một máy chủ địa phương tương thích với OpenAI. Một công ty có thể cần một giao diện tự lưu trữ với người dùng, quyền, nhật ký kiểm toán và định tuyến mô hình. Một người đam mê có thể muốn kiểm soát tối đa đối với các định dạng mô hình, lấy mẫu, hậu trường và tiện ích mở rộng. Danh sách này tập trung vào các công cụ hữu ích cho việc chạy, quản lý, kiểm tra và xây dựng với các mô hình địa phương trong các môi trường thực tế.

Các Công Cụ LLM Địa Phương Tốt Nhất So Sánh

Làm Thế Nào Để Chọn Công Cụ LLM Địa Phương

Bắt đầu với giao diện bạn thực sự cần. Nếu mục tiêu là trò chuyện riêng tư trên một máy, một ứng dụng máy tính để bàn như LM Studio, Jan, GPT4All, AnythingLLM, Msty Studio hoặc TextGen có thể đủ. Nếu mục tiêu là xây dựng ứng dụng, Ollama, LocalAI, llama.cpp, LM Studio hoặc TextGen có thể hiển thị các điểm cuối địa phương mà các nhà phát triển có thể kết nối.

Phần cứng quan trọng hơn ngôn ngữ tiếp thị. Các mô hình định lượng nhỏ có thể chạy trên máy thường, nhưng các mô hình lớn hơn cần đủ bộ nhớ, hỗ trợ GPU và kiên nhẫn. Cùng một mô hình có thể cảm thấy nhanh hoặc không thể sử dụng tùy thuộc vào định lượng, độ dài ngữ cảnh, hậu trường, CPU, GPU và liệu các ứng dụng khác có cạnh tranh tài nguyên hay không. Một thiết lập địa phương tốt bắt đầu với kích thước mô hình thực tế và hiểu rõ về những gì phần cứng có thể duy trì.

Bảo mật và quyền riêng tư cũng cần được tinh chỉnh. Chạy địa phương có thể giữ lời nhắc, tài liệu, tích hợp và đầu ra trên máy hoặc cơ sở hạ tầng của bạn, nhưng chỉ khi công cụ được cấu hình như vậy. Nhiều công cụ cũng có thể kết nối với mô hình đám mây hoặc tính năng trực tuyến. Xem xét tải mô hình, cài đặt telemet, truy cập từ xa, hiển thị API, lưu trữ tài liệu, truy cập trình duyệt, xác thực và liệu công cụ được thiết kế cho một người dùng hoặc triển khai chung.

10 Công Cụ LLM Tốt Nhất Để Chạy Mô Hình Địa Phương

1. Ollama

Ollama là khuyến nghị mặc định dễ dàng nhất cho nhiều người muốn chạy mô hình địa phương từ dòng lệnh, ứng dụng máy tính để bàn hoặc ứng dụng. Nó xử lý tải mô hình, phục vụ địa phương, quản lý mô hình và một luồng làm việc nhà phát triển đơn giản xung quanh các mô hình mở phổ biến. Hỗ trợ API tương thích OpenAI cũng làm cho nó dễ dàng hơn để kết nối các công cụ và ứng dụng hiện có với máy chủ mô hình địa phương.

Lý do Ollama kiếm được vị trí hàng đầu là vì nó hoạt động tốt như một nền tảng. Người mới bắt đầu có thể sử dụng nó để kéo và chạy mô hình nhanh chóng, trong khi các nhà phát triển có thể xây dựng xung quanh các điểm cuối địa phương, tích hợp, hỗ trợ công cụ và khả năng mô hình đa phương thức của nó. Nó cũng được hỗ trợ rộng rãi bởi các công cụ khác trong hệ sinh thái AI địa phương, bao gồm các giao diện và nền tảng RAG sử dụng Ollama làm thời gian chạy cơ bản.

Truy Cập Ollama

2. LM Studio

LM Studio là một trong những công cụ máy tính để bàn được hoàn thiện nhất để khám phá, tải, kiểm tra và phục vụ mô hình địa phương. Nó cung cấp cho người dùng giao diện thân thiện để khám phá tệp mô hình, trò chuyện địa phương, chạy ngoại tuyến sau khi mô hình được tải xuống và hiển thị API địa phương cho ứng dụng và kịch bản.

Phía nhà phát triển là một điểm mạnh chính. LM Studio hỗ trợ API địa phương REST, luồng tương thích OpenAI, luồng tương thích Anthropic, SDK, CLI và các công việc để kết nối mô hình địa phương với sổ tay, dịch vụ hậu trường và công cụ tùy chỉnh. Hướng tác nhân Bionic mới cũng mở rộng sản phẩm từ kiểm tra mô hình sang công việc và hỗ trợ mã hóa địa phương. LM Studio là tốt nhất cho người dùng muốn trải nghiệm máy tính để bàn thân thiện mà không từ bỏ con đường nhà phát triển nghiêm túc.

Truy Cập LM Studio

3. Open WebUI

Open WebUI là một giao diện AI tự lưu trữ cho người dùng và nhóm muốn một nơi để làm việc với mô hình địa phương và đám mây. Nó kết hợp đặc biệt tốt với Ollama, nhưng nó cũng có thể kết nối với các nhà cung cấp tương thích OpenAI và các nguồn mô hình khác. Người dùng có thể trò chuyện, đính kèm tệp, tìm kiếm web, sử dụng công cụ, chạy hàm Python và làm việc trên các mô hình khác nhau từ một môi trường trình duyệt duy nhất.

Open WebUI mạnh nhất khi ứng dụng trò chuyện máy tính để bàn đơn người dùng không đủ. Nó hỗ trợ quản lý người dùng, quyền, định tuyến mô hình, luồng làm việc thu hồi, công cụ, tìm kiếm web, giọng nói, tầm nhìn, hình ảnh và các tính năng quản trị quan trọng trong các triển khai chung. Đối với các tổ chức muốn mô hình địa phương có sẵn thông qua giao diện quen thuộc, Open WebUI là một trong những giao diện trước mặt thực tế nhất.

Truy Cập Open WebUI

4. AnythingLLM

AnythingLLM được xây dựng xung quanh năng suất riêng tư với mô hình địa phương, tài liệu, không gian làm việc và tác nhân. Nó cung cấp cho người dùng các tùy chọn máy tính để bàn và Docker, cho phép họ làm việc với tài liệu địa phương, hỗ trợ tạo mô hình tăng cường, có thể chạy các công việc AI mà không cần khóa mô hình đám mây cho nhiều thiết lập địa phương.

Nền tảng này đặc biệt hữu ích khi mục tiêu không chỉ là trò chuyện với mô hình, mà còn dựa trên trò chuyện đó vào tài liệu và công việc có thể lặp lại. Các nhóm có thể tổ chức kiến thức vào không gian làm việc, sử dụng RAG và xếp hạng lại, xây dựng tác nhân, kết nối công cụ MCP, tạo luồng tác nhân và lên lịch công việc. AnythingLLM là một lựa chọn mạnh mẽ cho những người muốn trò chuyện tài liệu riêng tư và tác nhân địa phương mà không cần lắp ráp mọi mảnh một cách thủ công.

Truy Cập AnythingLLM

5. Jan

Jan là một phương án máy tính để bàn mã nguồn mở thay thế cho các sản phẩm trò chuyện AI lưu trữ. Nó có thể chạy mô hình mở địa phương, kết nối với mô hình đám mây khi người dùng chọn, lưu trữ dữ liệu địa phương, hiển thị máy chủ API địa phương và hỗ trợ dự án, trợ lý, tác nhân, tải tệp, trung tâm mô hình và luồng công việc MCP.

Jan mạnh nhất cho người dùng muốn trải nghiệm trò chuyện AI địa phương quen thuộc với nhiều kiểm soát hơn đối với nơi mô hình và dữ liệu sống. Nó đủ thân thiện cho sử dụng hàng ngày, nhưng đủ kỹ thuật để kết nối với API địa phương và công cụ tác nhân mới nổi. Đối với người dùng có ý thức về quyền riêng tư muốn một ứng dụng máy tính để bàn mã nguồn mở được hoàn thiện, Jan là một trong những lựa chọn hấp dẫn nhất.

Truy Cập Jan

6. Msty Studio

Msty Studio là một không gian làm việc AI riêng tư cho những người muốn làm việc với mô hình địa phương và đám mây song song. Nó kết hợp trò chuyện, ngăn xếp kiến thức, người, kỹ năng, lời nhắc, luồng công việc, tác nhân, phương tiện, cuộc trò chuyện chia nhỏ, bí mật mã hóa và tổ chức không gian làm việc trong một môi trường studio.

Sản phẩm này đặc biệt hữu ích cho những người sử dụng AI trong suốt cả ngày và muốn nhiều cấu trúc hơn là chỉ một luồng trò chuyện đơn. Ngăn xếp kiến thức có thể dựa trên các cuộc trò chuyện vào tài liệu được chọn, người và kỹ năng có thể tiêu chuẩn hóa công việc lặp lại và trò chuyện chia nhỏ làm cho nó dễ dàng hơn để so sánh mô hình hoặc phương pháp. Msty Studio phù hợp với người dùng muốn một không gian làm việc AI riêng tư cho công việc địa phương chứ không chỉ là một công cụ chạy mô hình nhẹ.

Truy Cập Msty Studio

7. LocalAI

LocalAI là một động cơ AI tự lưu trữ cho các nhóm và nhà phát triển muốn API tương thích OpenAI chạy trên phần cứng của riêng họ. Nó hỗ trợ kiến trúc hậu trường mô-đun trên văn bản, tầm nhìn, giọng nói, âm thanh, hình ảnh, video, tích hợp, xếp hạng lại và công việc tác nhân, với các tùy chọn triển khai từ máy địa phương đến container và cluster.

Ưng dụng thực tế là kiểm soát cơ sở hạ tầng. Thay vì đối xử với AI địa phương như một ứng dụng máy tính để bàn, LocalAI cho phép các nhà phát triển hiển thị API quen thuộc sau ngăn xếp mô hình của riêng họ. Nó có thể chạy các hậu trường khác nhau theo nhu cầu, hỗ trợ phần cứng đa dạng và cung cấp giao diện kiểu thả vào cho các ứng dụng đã được thiết kế xung quanh API AI lưu trữ. LocalAI là tốt nhất cho những người xây dựng muốn dịch vụ AI tự lưu trữ, không chỉ là giao diện trò chuyện.

Truy Cập LocalAI

8. llama.cpp

llama.cpp là một trong những dự án cơ bản đằng sau suy luận LLM địa phương hiện đại. Mục đích chính của nó là làm cho suy luận LLM có thể thực hiện được với thiết lập tối thiểu và hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều phần cứng. Nó liên quan chặt chẽ đến mô hình GGUF, định lượng, tăng tốc CPU và GPU, công việc dòng lệnh, phục vụ địa phương và kiểm soát cấp thấp đối với cách mô hình chạy.

Đối với người dùng không kỹ thuật, llama.cpp có thể cảm thấy gần gũi hơn với cơ sở hạ tầng hơn là một ứng dụng. Đối với các nhà phát triển và người đam mê, đó là điểm. Nó cung cấp kiểm soát cấp độ động cơ mà nhiều công cụ địa phương khác xây dựng hoặc phụ thuộc vào. Nếu bạn quan tâm đến các định dạng mô hình, định lượng, hiệu quả phần cứng, hành vi suy luận, ràng buộc ngữ pháp và ép hiệu suất hữu ích từ máy địa phương, llama.cpp vẫn là điều cần thiết.

Truy Cập llama.cpp

9. GPT4All

GPT4All là một ứng dụng AI địa phương máy tính để bàn của Nomic để chạy mô hình ngôn ngữ trên máy tính hàng ngày. Nó được thiết kế để dễ tiếp cận: tải ứng dụng, chọn mô hình, trò chuyện địa phương và sử dụng tính năng như LocalDocs để đưa tệp riêng tư vào cuộc trò chuyện mô hình mà không cần dựa vào dịch vụ trò chuyện lưu trữ.

Ưu điểm lớn nhất của nó là tính dễ tiếp cận. GPT4All là một lựa chọn phù hợp cho người dùng muốn trò chuyện mô hình địa phương riêng tư và tìm kiếm tài liệu mà không cần học một ngăn xếp phát triển đầy đủ. LocalDocs, tích hợp địa phương, hỗ trợ máy tính để bàn trên các hệ điều hành chính và máy chủ API địa phương làm cho nó hữu ích cho cả năng suất cá nhân và thử nghiệm nhẹ. Nó không phải là nền tảng cơ sở hạ tầng sâu nhất trong danh sách này, nhưng nó vẫn là một trong những con đường thân thiện nhất vào AI địa phương.

Truy Cập GPT4All

10. TextGen

TextGen, từ dự án oobabooga, là một ứng dụng máy tính để bàn mã nguồn mở cho LLM địa phương đã phát triển từ hệ sinh thái text-generation-webui nổi tiếng. Nó hỗ trợ công việc văn bản và tầm nhìn địa phương, gọi công cụ, tìm kiếm web, trò chuyện tài liệu, API, mô hình GGUF, nhiều hậu trường và các tiện ích mở rộng cho người dùng muốn kiểm soát sâu.

TextGen là tốt nhất cho những người đam mê và thử nghiệm tiên tiến muốn một giao diện địa phương mạnh mẽ với nhiều cấu hình hơn ứng dụng trò chuyện máy tính để bàn điển hình. Nó có thể đủ thân thiện để khởi chạy từ một bản dựng máy tính để bàn, nhưng giá trị thực của nó xuất hiện khi người dùng muốn kiểm tra hậu trường, điều chỉnh cài đặt, thử nghiệm với tiện ích mở rộng hoặc làm việc gần hơn với ngăn xếp mô hình. Nó là lựa chọn dành cho những người thích tinker trong danh sách này.

Truy Cập TextGen

Các Nghĩ suy Cuối cùng

Công cụ LLM địa phương tốt nhất phụ thuộc vào việc bạn cần một thời gian chạy, một ứng dụng trò chuyện máy tính để bàn, một không gian làm việc tài liệu hoặc cơ sở hạ tầng tự lưu trữ. Ollama là điểm khởi đầu tổng thể tốt nhất vì nó đơn giản, được hỗ trợ rộng rãi và thân thiện với nhà phát triển. LM Studio, Jan, GPT4All, Msty Studio và TextGen là mạnh nhất cho luồng làm việc AI địa phương máy tính để bàn. Open WebUI và AnythingLLM tốt hơn khi tài liệu, người dùng, công cụ, RAG và không gian làm việc chung quan trọng. LocalAI và llama.cpp là những lựa chọn cơ sở hạ tầng sâu hơn cho các nhà phát triển muốn API địa phương, kiểm soát triển khai và tính linh hoạt suy luận cấp độ phần cứng.