W tym wpisie
Najpierw sprawdź, po co chcesz uruchomić model. Do krótkich notatek wystarczą inne zasoby niż do długiego kontekstu, pracy na dokumentach czy generowania kodu.
Co naprawdę decyduje o działaniu?
Model, jego kwantyzacja, ilość RAM, pamięć GPU, procesor i długość kontekstu. Większy model nie zawsze daje lepszy efekt na konkretnym zadaniu.
Ollama, LM Studio, GPT4All
Ollama jest nastawiona na prosty lokalny runtime i pracę z terminala lub API. LM Studio oferuje interfejs graficzny i lokalne serwowanie modeli. GPT4All koncentruje się na łatwym uruchamianiu modeli i pracy z dokumentami.
Przed instalacją sprawdź aktualną dokumentację, licencję modelu i wymagania. Nazwa aplikacji nie mówi, czy konkretny model zadziała na Twoim komputerze.
Prywatność ma warunki
Lokalne uruchomienie ogranicza wysyłanie treści do zewnętrznej usługi, ale logi, pliki, rozszerzenia i integracje mogą nadal ujawniać dane. Zabezpiecz komputer i nie dodawaj dokumentów bez sprawdzenia przepływu danych.
Sprawdzone fakty
Warto wiedzieć
Ollama, LM Studio i GPT4All korzystają z silnika llama.cpp i formatu plików GGUF. Ten sam plik modelu często da się uruchomić w każdym z nich.
Źródło: llama.cpp, GitHub
Model z 8 mld parametrów w kwantyzacji 4-bit zajmuje ok. 5 GB. Do tego dochodzi pamięć na kontekst, więc na komputerze z 8 GB RAM będzie ciasno.
Ollama domyślnie udostępnia API na porcie 11434, tylko na tym komputerze (localhost). Otwarcie go na sieć bez zabezpieczeń pozwala każdemu w sieci korzystać z modelu.
Źródło: Ollama, dokumentacja API
Źródła
- llama.cpp, GitHubgithub.com
- Ollama, dokumentacja APIdocs.ollama.com
- Ollama, dokumentacjadocs.ollama.com
- LM Studio, dokumentacjalmstudio.ai
- GPT4All, dokumentacjadocs.gpt4all.io