귀하의 데이터가 비공개로 유지되고 장치를 떠나지 않기를 원하십니까? 클라우드 LLM 서비스에는 API 호출에 따라 지속적인 구독료가 부과되는 경우가 많습니다. 외딴 지역에 있는 사용자나 인터넷 연결이 불안정한 사용자라도 특별히 클라우드 서비스를 선호하지는 않습니다. 그렇다면 해결책은 무엇입니까?
다행스럽게도 로컬 LLM 도구를 사용하면 이러한 비용을 없애고 사용자가 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있습니다. 또한 이 도구는 외부 서버가 귀하의 정보에 액세스할 수 없도록 오프라인으로 데이터를 처리합니다. 또한 귀하의 작업 흐름에 맞는 인터페이스를 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다.
이 가이드에서는 다음과 같은 내용을 모았습니다. 무료 지역 LLM 도구 개인 정보 보호, 비용 및 성능 요구 사항을 충족하면서 모든 조건을 충족합니다.
Windows 11 PC에서 로컬로 LLM을 실행하는 무료 도구
엄선되고 개인적으로 테스트된 무료 로컬 LLM 도구는 다음과 같습니다.
- 1월
- LM스튜디오
- GPT4ALL
- 무엇이든 LLM
- 장차 ~ 가 되는
1] 1월
ChatGPT에 대해 잘 알고 계시나요? 그렇다면 Jan은 오프라인에서 작동하는 버전입니다. 인터넷 없이도 개인 기기에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 로컬 네트워크에서 텍스트 데이터를 개인적으로 생성, 분석 및 처리할 수 있습니다.
다른 서버로 데이터를 전송하지 않고도 사용할 수 있는 Mistral, Nvidia 또는 OpenAI와 같은 최고 수준의 모델이 함께 제공됩니다. 이 도구는 우선순위를 정하는 경우에 적합합니다. 데이터 보안 클라우드 기반 LLM에 대한 강력한 대안을 원합니다.
특징
- 사전 제작된 모델: 별도의 절차 없이 바로 사용할 수 있는 설치된 AI 모델을 제공합니다.
- 사용자 정의: 대시보드의 색상을 변경하고 테마를 단색 또는 반투명하게 만듭니다.
- 맞춤법 검사: 맞춤법 오류를 수정하려면 이 옵션을 사용하세요.
장점
Excel에서 txt
- Hugging Face 소스를 사용하여 모델을 가져옵니다.
- 사용자 정의를 위한 확장을 지원합니다.
- 무료
단점
- 커뮤니티 지원 부족 Jan은 커뮤니티 지원이 부족하여 사용자가 찾을 수 있는 튜토리얼과 리소스가 더 적을 수 있습니다.
2] LM 스튜디오
LM Studio는 ChatGPT와 같은 언어 모델을 로컬에서 사용하기 위한 또 다른 도구입니다. 귀하의 요청을 이해하고 이에 응답할 수 있는 크고 향상된 모델을 제공합니다. 그러나 클라우드 기반 모델과 달리 장치에 계속 머물러 있습니다. 즉, 더 많은 개인 정보 보호와 사용 제어가 가능합니다.
LM Studio는 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 원하는 질문에 대한 답변, 코딩 지원 등 모든 작업을 컴퓨터에서 수행할 수 있습니다. 모델을 실행하기 전에 시스템이 모델을 처리할 수 있는지 여부에 대한 보고서를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 호환되는 모델에만 시간과 자원을 투자할 수 있습니다.
특징
- 파일 첨부 및 RAG: 채팅 상자 아래에 PDF, docx, txt, CSV 파일을 업로드하고 그에 따른 응답을 받을 수 있습니다.
- 사용자 정의 범위: 다양한 색상 테마를 제공하며 인터페이스의 복잡성 수준을 선택할 수 있습니다.
- 리소스 밀도: 무료 문서와 도구를 배우고 사용할 수 있는 방법을 제공합니다.
장점
- Linux, Mac 또는 Windows에서 사용할 수 있습니다.
- 개발자를 위한 로컬 서버 설정.
- 선별된 모델 재생 목록을 제공합니다.
단점
- 특히 신규 이민자의 경우 일을 시작하는 것이 복잡할 수 있습니다.
3] GPT4ALL
GPT4ALL은 인터넷 연결이나 API 통합 없이도 장치에서 모델을 실행할 수 있는 또 다른 LLM 도구입니다. 이 프로그램은 GPU 없이 실행되지만 가능한 경우 GPU를 활용할 수 있으므로 많은 사용자에게 적합합니다. 또한 다양한 LLM 아키텍처를 지원하므로 오픈 소스 모델 및 프레임워크와 호환됩니다.
또한 llama.cpp를 LLM의 백엔드로 사용하여 고급 인프라 없이 CPU 및 GPU에서 모델 성능을 향상시킵니다. GPT4ALL은 Intel 및 AMD 프로세서와 모두 호환됩니다. 더 빠른 처리를 위해 GPU를 사용합니다.
특징
페이팔에서 신용 카드 제거
- 로컬 파일 상호 작용: 모델은 로컬 파일을 쿼리하고 상호 작용할 수 있습니다. PDF나 텍스트 문서처럼 로컬 문서를 사용합니다.
- 효율적인: 많은 모델이 더 적은 메모리와 처리량을 사용하는 4비트 버전으로 제공됩니다.
- 광범위한 모델 라이브러리: GPT4ALL에는 Hugging Face와 같은 저장소의 1000개 이상의 오픈 소스 모델이 있습니다.
장점
- 오픈 소스 및 투명성
- 기업이 AI를 로컬에서 사용할 수 있도록 특정 패키지를 제공합니다.
- GPT4ALL은 개인 정보 보호에 중점을 둡니다.
단점
- Chromebook과 같은 ARM 프로세서에 대한 제한된 지원
4] 뭐든LLM
AnythingLLM은 높은 수준의 맞춤화와 비공개 AI 경험을 제공하는 오픈 소스 LLM입니다. 이를 통해 사용자는 Mac, Windows 또는 Linux와 같은 로컬 장치에서 오프라인으로 LLM을 배포하고 실행할 수 있습니다. 데이터 프라이버시.
또한 이 도구는 최소한의 설정으로 쉽게 설치할 수 있는 솔루션을 원하는 단일 사용자에게 가장 적합합니다. 기업이나 개인이 실행할 수 있는 비공개 CharGPT와 같은 시스템으로 취급할 수 있습니다.
특징
- 개발자 친화적: 맞춤형 통합을 위한 완전한 API가 있습니다.
- 도구 통합: 추가 도구를 통합하고 API 키를 생성할 수 있습니다.
- 쉬운 설정: 한 번의 클릭으로 설치 프로세스가 이루어집니다.
장점
- LLM 사용의 유연성
- 문서 중심
- 플랫폼에는 작업을 자동화하는 AI 에이전트가 있습니다.
단점
- 다중 사용자 지원 부족
- 고급 기능의 복잡성
5] 될
Ollama는 API 없이 로컬 챗봇 생성을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 현재 GitHub의 전반적인 기능을 자주 업데이트하고 개선하는 가장 중요한 기여자가 있습니다. 이는 이 도구를 업데이트하고 다른 도구보다 더 나은 성능을 제공합니다. 위에서 설명한 다른 도구와 달리 모델을 설치하고 실행하기 위한 터미널 인터페이스를 엽니다.
설치하는 각 모델에는 고유한 구성과 무게가 있어 컴퓨터의 다른 소프트웨어와의 충돌을 방지합니다. Ollama에는 명령줄 인터페이스와 함께 OpenAI와 호환되는 API가 있습니다. 이 도구는 OpenAI 모델을 사용하는 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.
특징
- 로컬 배포: Ollama를 사용하면 Llama, Mistral 등과 같은 대규모 언어 모델을 오프라인으로 실행할 수 있습니다.
- 모델 사용자 정의: 고급 사용자는 Modefile을 사용하여 모델의 동작을 설정할 수 있습니다.
- OpenAI API 호환성: OpenAI의 API와 호환되는 REST API가 있습니다.
- 자원 관리: 시스템에 과부하가 걸리지 않고 CPU 및 GPU 사용을 최적화합니다.
장점
- 모델 컬렉션을 얻을 수 있습니다.
- PyTorch와 같은 오픈 소스 라이브러리에서 모델을 가져올 수 있습니다.
- Ollama는 엄청난 도서관 지원과 통합될 수 있습니다.
단점
- 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하지 않습니다
- 대규모 저장 요구 사항 필요
결론
요약하면 로컬 LLM 도구는 클라우드 기반 모델에 대한 가치 있는 대안을 제공합니다. 그들은 무료로 다음 단계의 개인 정보 보호 및 제어 기능을 제공합니다. 사용 편의성을 목표로 하든 사용자 정의를 목표로 하든 나열된 도구는 다양한 요구 사항과 전문 지식 수준을 제공합니다.
처리 능력 및 호환성과 같은 요구 사항에 따라 이러한 기능은 개인 정보 보호를 침해하거나 구독료를 요구하지 않고 AI의 잠재력을 활용할 수 있습니다.
