We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website.

如何在Windows 11上本地运行免费的LLM工具

大型语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理，但是使用基于云的服务通常会带来隐私问题和持续的成本。幸运的是，现在有几种免费的工具可以让您在Windows 11 PC上本地运行LLM，从而使您可以更多地控制数据并消除订阅费。让我们探索一些最佳选择。

为什么在本地运行LLMS？

在您自己的计算机上运行LLM提供了几个优点：

  • 完整的数据隐私 - 您的信息永远不会离开您的设备。
  • 没有持续的订阅费用或API使用费。
  • 能够脱机或不可靠的Internet连接使用AI工具。
  • 对模型和接口的更多控制，以适应您的特定需求。

现在，让我们看一下Windows 11上本地运行LLM的一些顶级免费工具。

Jan：一个离线chatgpt替代方案

Jan提供了类似于Chatgpt的体验，该体验完全在您的本地机器上运行，而无需互联网连接。

关键功能：

  • 包括诸如Mistral和Nvidia之类的预制模型，可以立即使用。
  • 具有颜色主题和透明选项的可自定义接口。
  • 内置咒语检查功能。
  • 能够从拥抱面前导入自定义模型。

优点：

  • 完全免费用于个人使用。
  • 强烈关注数据隐私和安全性。
  • 支持扩展添加功能。

缺点：

  • 与一些替代方案相比，社区较小，这可能意味着可用的资源和教程较少。

步骤1：访问Jan Github存储库，然后下载Windows的最新版本。

步骤2：运行安装程序，然后按照屏幕提示完成安装。

步骤3：启动JAN并选择一个预制的型号，或者自己导入您自己的脱机AI助手。

LM Studio：强大的当地语言模型

LM Studio提供了一个用户友好的界面，可在本地运行各种语言模型，其功能均针对休闲用户和开发人员。

关键功能：

  • 支持广泛的开源语言模型。
  • 内置聊天界面和操场进行测试。
  • 对上下文感知响应的文件附件支持。
  • 系统兼容性检查器，以确保您的PC可以运行选定的型号。

优点：

  • 跨平台支持（Windows，MacOS，Linux）。
  • 开发人员的本地服务器设置选项。
  • 优化模型的策划播放列表。

缺点：

  • 对于完整的初学者来说，可能具有更陡峭的学习曲线。

步骤1：转到LM Studio网站并下载Windows Installer。

步骤2：安装LM Studio并启动应用程序。

步骤3：使用内置模型浏览器下载兼容语言模型。

步骤4：加载模型后，您可以通过聊天接口开始与它进行交互，或者使用操场进行更高级的测试。

GPT4All：多功能开源LLM工具

GPT4All是一种灵活的工具，可以运行各种开源语言模型，而无需GPU，使其可供广泛的用户使用。

参见：初学者指南：Windows 11中本地安装DeepSeek

关键功能：

  • 支持多个LLM架构和框架。
  • 如果可以更快地处理，可以利用GPU加速度。
  • 能够与PDF和文本文档等本地文件互动。
  • 超过1000个开源型号的广泛库。

优点：

  • 高效，具有4位量化模型，用于较低的资源使用情况。
  • 强烈关注隐私和数据安全性。
  • 提供企业套餐供业务使用。

缺点：

  • 对ARM处理器的支持有限（例如，一些Chromebooks）。

步骤1：访问GPT4ALL GITHUB存储库，然后下载Windows的最新版本。

步骤2：运行安装程序以在系统上设置GPT4ALL。

步骤3：启动应用程序并从广泛的库中选择一个模型以下载和使用。

步骤4：通过聊天接口开始与模型进行交互，或使用它来分析本地文档。

任何内容：可自定义的开源AI助手

Nothingllm提供了一种高度可定制的开源解决方案，用于在本地运行AI助手，以关注隐私和易用性。

关键功能：

  • 单击安装过程。
  • 完整的API用于自定义集成。
  • 扩展功能的工具集成功能。
  • 以文档感知响应为中心的方法。

优点：

  • 灵活的LLM使用情况，并支持多种型号。
  • 内置的AI代理用于任务自动化。
  • 专为完整的数据隐私而设计。

缺点：

  • 目前缺乏多用户支持。
  • 对于新用户来说，一些高级功能可能很复杂。

步骤1：访问Nothingllm网站并下载Windows桌面应用程序。

步骤2：使用提供的安装程序安装应用程序。

步骤3：启动所有内容，然后按照设置向导配置您的本地AI助手。

步骤4：开始使用AI助手进行各种任务，或使用API​​将其与现有的工作流程集成。

Ollama：高级用户的命令行LLM工具

Ollama是一种强大的命令行工具，用于在本地运行和自定义各种开源语言模型，重点是灵活性和性能。

关键功能：

  • 支持各种各样的开源车型，例如Llama和Mistral。
  • 高级模型通过中型自定义。
  • 与OpenAI的API兼容REST API，以便于集成。
  • 优化的资源管理可用于有效的CPU和GPU使用。

优点：

  • 可用的大量预配置模型。
  • 可以从Pytorch等流行的库中导入模型。
  • 与其他工具和库的广泛集成功能。

缺点：

  • 缺少图形用户界面，这可能对某些用户具有挑战性。
  • 需要多种型号的大量存储空间。

步骤1：访问Ollama网站并下载Windows安装程序。

步骤2：运行安装程序以在系统上设置Ollama。

步骤3：打开命令提示符，并使用Ollama命令下载和运行模型。例如：
ollama run llama2

步骤4：通过命令行与模型进行交互，或使用REST API将Ollama与其他应用程序集成。

这些免费工具为您的Windows 11 PC上使用强大的AI语言模型开辟了可能性的世界。无论您是喜欢用户友好的界面还是命令行灵活性，都有适合您需求的选项。试试他们，并在不损害隐私或破坏银行的情况下经历本地LLM处理的好处。

Related articles