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AnythingLLM – 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天

作者 青小蛙
2024年8月29日 17:02

AnythingLLM 是一款可以在本地电脑一件运行 LLM 大语言模型的跨平台桌面客户端,支持 Windows、macOS、Linux,支持自选模型,也可以从软件内下载模型。它还支持嵌入模型、语音、转录,最重要的是可以实现完全离线,不依托任何云服务。@Appinn

AnythingLLM - 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天

在《LM Studio – 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问》中,@路人甲乙丙 留言回复称:

这款其实不算傻瓜,AnythingLLM 才是,多平台,单文件安装。模型下载内部选,集成了 Ollama,支持中文界面。

Ollama 官网推荐的 Win 平台下全都试了,论便利首选 AnythingLLM,可 Github 或官网下载,全免费。


AnythingLLM

与 LM Studio 类似,AnythingLLM 也是一款适合在自己电脑里部署 LLM 的工具,但功能更丰富一些,比如在 AnythingLLM 的嵌入首选项中,你可以选择 LM Studio 作为嵌入引擎提供商。

只需要在 LM Studio 打开 Server,AnythingLLM 就会自动识别:

AnythingLLM - 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天 14

对了,我在 AnythingLLM 中,导入了之前测试 LM Studio 的时候下载的模型。很方便。

来看一下开发者提供的视频:

安装之后,AnythingLLM 回来一波对话,给你介绍如何使用:

AnythingLLM - 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天 15

设置模型

你需要为 AnythingLLM 设置模型,包括首选模型、向量数据库、嵌入模型、语音、转录模型。

默认情况下,AnythingLLM 自带了模型,不过也可以根据需要自己下载模型:

AnythingLLM - 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天 16

上图中 Official Models 里就有很多模型,下载速度还有点快,也是很奇怪。

在工作区中,可以上传文件,这样这些文件就变成了你的向量数据库,相当于对着文档提问。

但青小蛙使用内置的模型测试,发现似乎效果很不好,答非所问,也不知道它在想什么。

AnythingLLM - 真·一键运行本地 LLM 大语言模型|全离线操作:与文档聊天、与 AI 聊天 17

还是说,模型选择有问题。

青小蛙觉得,对比在线大语言模型,即开即问、上传文档直接问,本地的大语言模型在使用门槛上存在至少有1个小时的入门学习时间。虽然 AnythingLLM 已经把安装门槛降低到了0,但是模型的选择使用是个很大的槛,就看各位是否愿意继续深入研究了。

获取


原文:https://www.appinn.com/anythingllm/


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LM Studio – 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问

作者 青小蛙
2024年8月25日 22:57

LM Studio 是一款将目前主流大模型 LLM 元素打包在一起​的工具,可以让你在自己的电脑上,“0门槛”运行本地大语言模型 LLM,并且用起来就像 ChatGPT 那样。支持 Windows、macOS、Linux。@Appinn

LM Studio - 有电脑就能用,开源、傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问

傻瓜、一站式部署本地大语言模型,大概就是打开电脑 > 双击运行程序 > 开始提问 > 获得 AI 回答这样三步走。

LM Studio

我觉得 LM Studio 就是这样的软件,它长这样:

LM Studio - 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问 10

你唯一需要操心的事情,就是挑选模型,然后下载使用,就好了。

不过整个软件的难点也在这里,因为…目前的主流模型托管网站 huggingface 它不能访问 😂

于是,用镜像也不是不行。

下载模型

直接在目前可用的镜像网站 HF-Mirror 搜索你需要的模型,比如 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF,然后找到对应的 Files 页面,挑选你需要的模型,点击那个下载按钮

LM Studio - 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问 11

最终,你将得到一个类似 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf 的文件,很大,一般都好几个 GB。

安装模型

LM Studio 默认的模型保存路径在 C:\Users\appinn.cache\lm-studio\models,可以更换:

LM Studio - 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问 12

不过这里注意,你需要使用 ${Publisher}/${Repository}/${ModelFile}这样的路径结构,如上图第二个红色框框,需要将手动下载的 .gguf 模型文件保存在路径的两级文件夹下才能正确识别。

然后,就能提问了。会自动使用你的 CPU、GPU…

本地 LLM 服务器

LM Studio 也支持 OpenAI 类的服务器,即可以在第三方服务器上使用这个 LLM,就像使用 OpenAI API 一样,只不过这里的 API 服务器是你自己的。

和 OpenAI 一样,使用过 /v1/chat/completions 、 /v1/completions 、 /v1/embeddings 即可。

LM Studio - 有电脑就能用,傻瓜、一站式部署本地大语言模型|然后,像 ChatGPT 那样提问 13

获取


原文:https://www.appinn.com/lm-studio/


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ChromeAI – 无限量、离线使用的 Chrome Dev 内置 Gemini Nano 大语言模型|门槛颇高

作者 青小蛙
2024年6月30日 15:59

最新版本的 Chrome Dev 集成了大语言模型 Gemini Nano,可以让用户无限量、离线使用(需额外下载1.2GB 模型文件)。但目前只能通过控制台使用,非常的麻烦。于是有同学就做了一个网页,可以直接调用模型,像普通 AI 一样使用 Chrome Dev 内置的模型,但门槛颇高。@Appinn

ChromeAI - 无限量、离线使用的 Chrome Dev 内置 Gemini Nano 大语言模型|门槛颇高

如何内置 Gemini Nano

Gemini Nano 曾经是 Google 想要内置到手机中的模型,现在先进入了 Chrome,但依旧需要 1.2GB 的模型文件。

步骤(门槛颇高)

缺一不可:

  1. 需要 Chrome (Dev / Canary) 127 以上版本
  2. 设置 Chrome 语言为 English US
  3. 开启(Enabled) chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nanoSelect
  4. 开启(Enabled BypassPrefRequirement) chrome://flags/#optimization-guide-on-device
  5. 进入 chrome://components ‘Check for Update’ on Optimization Guide On Device Model to download the model. If you don’t see Optimization Guide, ensure you have set the flags correctly above, relaunch your browser, and refresh the page.
ChromeAI - 无限量、离线使用的 Chrome Dev 内置 Gemini Nano 大语言模型|门槛颇高 13

使用(两种方式)

然后,就可以直接用了。

注意由于是本地模型,所有数据都不上传的。但是,这个网页本身还没离线,需要上网。

ChromeAI

来自发现频道,开发者 @vine_chen 自荐,直接打开网页就能用:

ChromeAI - 无限量、离线使用的 Chrome Dev 内置 Gemini Nano 大语言模型|门槛颇高 14

Chrome AI 扩展

在研究的时候,意外搜到了这个扩展,用起来也挺不错的,可以方便的在浏览器侧边栏打开对话框:

ChromeAI - 无限量、离线使用的 Chrome Dev 内置 Gemini Nano 大语言模型|门槛颇高 15

这个扩展可以做到关闭 Wi-Fi 之后可用。

你们就看着选一个用吧。

注意模型略大,下载门槛较高。


原文:https://www.appinn.com/chrome-ai-for-gemini-nano/


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