5 способов использовать LLM на вашем ноутбуке

Развертывайте мощные языковые модели на своем персональном компьютере для индивидуальной кастомизации и оптимизации возможностей искусственного интеллекта, обеспечивая при этом высокий уровень контроля, конфиденциальности и персонализации.

Доступ к онлайн-сервису ChatGPT предельно прост: достаточно иметь доступ к Интернету и использовать качественный браузер. Однако такой подход может стать причиной опасений о конфиденциальности и безопасности данных. OpenAI сохраняет вашу историю запросов и прочие метаданные для дальнейшего обучения моделей. Хотя для некоторых пользователей это может не быть проблемой, другие, более озабоченные защитой личной информации, могут предпочесть использовать подобные модели локально, исключая внешнее отслеживание.

В этой статье мы рассмотрим пять способов локального использования крупных языковых моделей (LLM). Большинство программных решений совместимы с основными операционными системами и могут быть легко загружены и установлены для моментального использования. При использовании LLM на вашем ноутбуке вы можете выбирать модель по вашему усмотрению. Просто скачайте модель из репозитория HuggingFace и начните ее применять. Кроме того, вы можете предоставить этим приложениям доступ к папке вашего проекта, что позволит им генерировать контекстно-зависимые ответы.

GPT4All – это передовое программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое обеспечивает простую загрузку и установку самых современных моделей с открытым исходным кодом.

Просто загрузите GPT4All с веб-сайта и установите его на своей системе. Затем выберите нужную модель на панели инструментов, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям, и начните ее использовать. Если у вас установлен CUDA (Nvidia GPU), GPT4All автоматически начнет использовать ваш графический процессор для генерации быстрых ответов со скоростью до 30 токенов в секунду.

Вы можете предоставить доступ к нескольким папкам, содержащим важные документы и код, и GPT4All будет генерировать ответы с использованием расширенной генерации поиска. Это удобное для пользователя решение, которое быстро завоевало популярность среди сообщества искусственного интеллекта.

Чтобы узнать больше о функциях и вариантах использования GPT4All, рекомендуем ознакомиться с блогом о данной программе.

LM Studio – это инновационное программное обеспечение, которое предлагает ряд значительных преимуществ по сравнению с GPT4All. Уникальный пользовательский интерфейс обеспечивает высокую удобство использования, позволяя устанавливать любые модели из Hugging Face Hub всего в несколько кликов.

Одним из ключевых преимуществ LM Studio является возможность оптимального использования ресурсов вашего компьютера, включая разгрузку графического процессора и другие параметры, которые не доступны в GPT4All. Однако следует отметить, что LM Studio имеет закрытый исходный код и не предоставляет функциональность генерации контекстно-зависимых ответов путем чтения файлов проекта.

LM Studio открывает доступ к тысячам крупных языковых моделей с открытым исходным кодом, позволяя запустить локальный сервер вывода, который работает как API OpenAI. Пользователи могут взаимодействовать с моделью через интерактивный пользовательский интерфейс с различными опциями для изменения ответов LLM.

Чтобы узнать больше о возможностях LM Studio и ее ключевых функциях, рекомендуем прочитать статью “Запуск LLM локально с помощью LM Studio“.

Ollama – это инструмент с интерфейсом командной строки (CLI), который обеспечивает быструю работу с крупными языковыми моделями, такими как Llama 2, Mistral и Gemma. Если вы хакер или разработчик, этот инструмент CLI является фантастическим выбором.

Установите и запустите программное обеспечение, а затем используйте команду “llama run llama2”, чтобы начать использовать модель LLaMA 2. Дополнительные команды модели можно найти в репозитории GitHub. Кроме того, Ollama позволяет запустить локальный HTTP-сервер, который может быть интегрирован с другими приложениями. Например, вы можете использовать расширение Code GPT для VSCode, указав адрес локального сервера, и начать использовать его в качестве помощника по кодированию AI.

Улучшите свой рабочий процесс кодирования и обработки данных с помощью этих 5 лучших помощников по программированию, использующих искусственный интеллект.

LLaMA.cpp представляет собой инновационный инструмент, предлагающий как командную строку (CLI), так и графический интерфейс пользователя (GUI). Это позволяет вам легко использовать любые крупные языковые модели (LLM) с открытым исходным кодом локально. Обладая широкими возможностями настройки, он обеспечивает мгновенный ответ на любой запрос, поскольку полностью написан на чистом C/C++.

LLaMA.cpp поддерживает все операционные системы, процессоры и графические процессоры, что делает его универсальным выбором для разработчиков. Вы также можете использовать мультимодальные модели, такие как LLaVA, BakLLaVA, Obsidian и ShareGPT4V, расширяя возможности вашего проекта.

Узнайте, как бесплатно запустить Mixtral 8x7b в Google Colab, используя LLaMA.cpp и графические процессоры Google, чтобы добиться максимальной производительности и эффективности в вашей работе.

Для использования NVIDIA ChatRTX вам необходимо сначала загрузить установщик с официального сайта NVIDIA, который занимает около 35 ГБ. После загрузки и распаковки ZIP-архива, который содержит сжатые файлы, включая большие языковые модели, нужно запустить исполняемый файл, и программа будет установлена (на это требуется некоторое время).

Системные требования для установки Chat with RTX:

Процесс установки Chat with RTX напоминает установку драйверов GeForce и включает загрузку дополнительных компонентов, таких как Python и Anaconda. После установки приложение займет примерно 70 ГБ пространства на диске: 6,5 ГБ занимает среда Anaconda, 31 ГБ и 17 ГБ – большие языковые модели LLama2 и Mistral соответственно, а еще 10 ГБ – дополнительные библиотеки для Python.

Благодаря ChatRTX вы сможете запускать модели LLaMA и Mistral локально на своем ноутбуке. Это быстрое и эффективное приложение, которое может обучаться даже на основе предоставленных вами документов или видео на YouTube. Однако стоит помнить, что Chat with RTX использует TensorRTX-LLM, который поддерживается только на графических процессорах серии 30 и выше.

Если ваша цель – использовать передовые языковые модели, при этом обеспечивая безопасность и конфиденциальность данных, рекомендуется обратиться к инструментам, таким как GPT4All, LM Studio, Ollama, LLaMA.cpp или NVIDIA ChatRTX.

Каждый из них обладает своими уникальными преимуществами, будь то простота использования интерфейса, доступность командной строки или поддержка мультимодальных моделей. При правильной настройке можно создать мощного помощника на базе искусственного интеллекта, способного генерировать индивидуальные контекстно-зависимые ответы.

Рекомендуется начать с GPT4All и LM Studio, так как они предоставляют широкий спектр функций и удовлетворяют основные потребности. Затем можно рассмотреть Ollama и LLaMA.cpp, а после этого попробовать воспользоваться возможностями Chat с RTX для получения еще более расширенных функциональных возможностей.

источник: AINews

#chatgpt #ai #GPT4All #LMStudio #Ollama #Chatс RTX #NVIDIAChatRTX #LLaMA .cpp