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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

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:

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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:

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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。

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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

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。

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原文:https://www.appinn.com/lm-studio/


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