Herramientas gratuitas para ejecutar LLM localmente en Windows 11 PC

¿Desea que sus datos se mantengan privados y no salgan nunca de su dispositivo? Los servicios de Cloud LLM suelen incluir tarifas de suscripción en curso basadas en llamadas de API. Incluso los usuarios de zonas remotas o aquellos con conexiones a Internet poco fiables no prefieren específicamente los servicios en la nube. Entonces, ¿cuál es la solución?

Afortunadamente, las herramientas locales de LLM pueden eliminar estos costes y permitir a los usuarios ejecutar modelos en su hardware. Las herramientas también procesan los datos fuera de línea para que ningún servidor externo pueda acceder a su información. También tendrá más control sobre la interfaz específica de su flujo de trabajo.

En esta guía, hemos recogido el Herramientas locales gratuitas de LLM para cumplir con todas tus condiciones y satisfacer tus necesidades de privacidad, coste y rendimiento.

Herramientas gratuitas para ejecutar LLM localmente en Windows 11 PC

Aquí están algunas herramientas locales gratuitas de LLM que han sido seleccionadas y probadas personalmente.

1. Jan
2. Estudio LM
3. GPT4ALL
4. Cualquier LLM
5. Ser

1]enero

¿Conoces ChatGPT? Si es así, Jan es una versión que funciona sin conexión. Puede ejecutarlo en su dispositivo personal sin Internet. Le permite generar, analizar y procesar datos de texto de forma privada en su red local.

Viene con modelos de primer nivel como Mistral, Nvidia u OpenAI que puede utilizar sin enviar datos a otro servidor. Esta herramienta es adecuada si priorice la seguridad de los datos y desea una alternativa sólida a los LLM basados ​​en nube.

Características

• Modelos preconstruidos: Proporciona modelos de IA instalados que están listos para utilizar sin procedimientos adicionales.
• Personalización: Cambie el color del tablero y haga que el tema sea sólido o translúcido.
• Corrección ortográfica: Utilice esta opción para corregir las faltas de ortografía.

Pros

• Importa tus modelos utilizando la fuente Hugging Face.
• Admite extensiones para la personalización.
• Sin coste

Contras

• Menos soporte de la comunidad Jan no tiene soporte de la comunidad y los usuarios pueden encontrar menos tutoriales y recursos.

Consulte el LLM aquí

2]LM Studio

LM Studio es otra herramienta para utilizar modelos de idioma, tales como ChatGPT localmente. Ofrece modelos grandes y mejorados para entender y responder a sus peticiones. Sin embargo, a diferencia de los modelos basados ​​en nube, te quedas en tu dispositivo. En otras palabras, hay mayor privacidad y control sobre su uso.

LM Studio puede resumir textos, generar contenido, responder a las preguntas que desee o incluso ayudar con la codificación, todo desde su máquina. Antes de ejecutar un modelo, puede obtener un informe sobre si su sistema puede gestionarlo. Esto le permite gastar su tiempo y recursos sólo en modelos compatibles.

Características

• Archivos adjuntos y RAG: Puede colgar archivos PDF, docx, txt y CSV en la caja de chat y obtener respuestas en consecuencia.
• Gama de personalización: Ofrece varios temas de color y le permite elegir el nivel de complejidad de la interfaz.
• Densidad de recursos: Ofrece documentación gratuita y formas de aprender y utilizar la herramienta.

Pros

• Puede utilizarlo en Linux, Mac o Windows.
• Configuración del servidor local para desarrolladores.
• Ofrece una lista de reproducción seleccionada de modelos

Contras

• Puede ser complejo empezar a trabajar, especialmente para los recién llegados.

Consulte el LLM aquí

3]GPT4ALL

GPT4ALL es otra herramienta LLM que puede ejecutar modelos en sus dispositivos sin conexión a Internet ni incluso integración de API. Este programa se ejecuta sin GPU, aunque puede aprovecharlas si está disponible, lo que le hace adecuado para muchos usuarios. También admite una serie de arquitecturas LLM, lo que le hace compatible con modelos y marcos de código abierto.

También utiliza llama.cpp como backend para LLM, que mejora el rendimiento del modelo en CPU y GPU sin infraestructura de gama alta. GPT4ALL es compatible con procesadores Intel y AMD; utiliza GPU para un procesamiento más rápido.

Características

• Interacción con archivos locales: Los modelos pueden consultar e interactuar con archivos locales. Como los PDF o los documentos de texto, con Local Docs.
• Eficiente: Muchos modelos están disponibles en versiones de 4 bits, que utilizan menos memoria y procesamiento.
• Biblioteca de modelos amplia: GPT4ALL cuenta con más de 1000 modelos de código abierto de repositorios como Hugging Face.

Pros

• De código abierto y transparente
• Ofrece un paquete específico para que las empresas utilicen la IA localmente.
• GPT4ALL se centra mucho en la privacidad

Contras

• Soporte limitado para procesadores ARM, como Chromebooks

Consulte el LLM aquí

4]Cualquier cosaLLM

AnythingLLM es un LLM de código abierto que ofrece una alta personalización y una experiencia de IA privada. Permite a los usuarios desplegar y ejecutar LLM sin conexión a sus dispositivos locales, como Mac, Windows o Linux, garantizando la total privacidad de los datos.

Además, la herramienta se adaptará mejor a los usuarios individuales que desean una solución fácil de instalar con una configuración mínima. Puede tratarlo como un sistema privado similar a CharGPT que pueden ejecutar empresas o particulares.

Características

• Apto para desarrolladores: Tiene una API completa para su integración personalizada.
• Integración de herramientas: Puede integrar herramientas adicionales y generar claves API.
• Configuración fácil: Tiene un proceso de instalación con un solo clic.

Pros

• Flexibilidad en el uso de LLM
• Documento centrado
• La plataforma cuenta con agentes de IA para automatizar tareas

Contras

• No tiene soporte multiusuario
• Complejidad en funciones avanzadas

Consulte el LLM aquí

5]Ser

Ollama ofrece un control total de la creación de chatbots locales sin API. Actualmente, cuenta con los colaboradores más significativos que proporcionan actualizaciones frecuentes y mejoran la funcionalidad general de GitHub. Esto actualiza esta herramienta y ofrece un mejor rendimiento que otros. A diferencia de las otras herramientas comentadas anteriormente, abre una interfaz de terminal para instalar y lanzar un modelo.

Cada modelo que instale tiene sus propias configuraciones y pesos, evitando conflictos con otros softwares de su máquina. Junto con su interfaz de línea de comandos, Ollama tiene una API compatible con OpenAI. Puede integrar fácilmente esta herramienta con una que utilice modelos OpenAI.

Características

• Despliegue local: Ollama le permite ejecutar grandes modelos de idioma fuera de línea, como Llama, Mistral u otros.
• Personalización del modelo: Los usuarios avanzados pueden establecer el comportamiento de los modelos mediante un Modefile.
• Compatibilidad con el API OpenAI: Tiene una API REST compatible con la API de OpenAI.
• Gestión de recursos: Optimiza el uso de la CPU y la GPU, sin sobrecargar el sistema.

Pros

• Puede obtener una colección de modelos.
• Puede importar modelos de bibliotecas de código abierto como PyTorch.
• Ollama se puede integrar con un gran soporte de biblioteca

Contras

• No proporciona una interfaz gráfica de usuario
• Requiere grandes necesidades de almacenamiento

Consulte el LLM aquí

Conclusión

En resumen, las herramientas locales de LLM ofrecen una alternativa digna a los modelos basados ​​en nube. Ofrecen privacidad y control de primer nivel sin coste alguno. Tanto si busca la facilidad de uso como la personalización, las herramientas enumeradas ofrecen una variedad de necesidades y niveles de experiencia.

Dependiendo de sus necesidades, como la potencia de procesamiento y la compatibilidad, cualquiera de ellas puede aprovechar el potencial del IA sin comprometer la privacidad ni requerir cuotas de suscripción.