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，但使用基于云的服务通常会带来隐私问题和持续成本。幸运的是，现在有几种免费工具可让您在 Windows 11 PC 上本地运行 LLM，从而使您可以更好地控制数据并消除订阅费用。让我们探索一些可用的最佳选择。

为什么要在本地开设法学硕士？

在您自己的计算机上运行法学硕士有几个优点：

• 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。
• 能够离线或在互联网连接不可靠的情况下使用人工智能工具。
• 对模型和界面进行更多控制，以满足您的特定需求。

现在让我们看看一些在 Windows 11 上本地运行 LLM 的顶级免费工具。

Jan：离线 ChatGPT 替代方案

Jan 提供类似 ChatGPT 的体验，完全在本地计算机上运行，​​无需互联网连接。

主要特点：

• 包括可立即使用的预构建模型，例如 Mistral 和 Nvidia。
• 可定制的界面，具有颜色主题和透明度选项。
• 内置拼写检查功能。
• 能够从 Hugging Face 导入自定义模型。

优点：

• 完全免费供个人使用。
• 高度关注数据隐私和安全。
• 支持附加功能的扩展。

缺点：

• 与某些替代方案相比，社区较小，这可能意味着可用的资源和教程较少。

步骤一：访问 Jan GitHub 存储库并下载适用于 Windows 的最新版本。

步骤2：运行安装程序并按照屏幕上的提示完成安装。

步骤3：启动 Jan 并选择一个预构建的模型或导入您自己的模型以开始使用离线 AI 助手。

LM Studio：强大的本地语言模型

LM Studio 提供了一个用户友好的界面，用于在本地运行各种语言模型，并具有面向临时用户和开发人员的功能。

主要特点：

• 支持广泛的开源语言模型。
• 内置聊天界面和用于测试的游乐场。
• 文件附件支持上下文感知响应。
• 系统兼容性检查器可确保您的电脑可以运行选定的型号。

优点：

• 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）。
• 为开发人员提供本地服务器设置选项。
• 优化模型的精选播放列表。

缺点：

• 对于完全的初学者来说可能有更陡峭的学习曲线。

步骤一：访问 LM Studio 网站并下载 Windows 安装程序。

步骤2：安装 LM Studio 并启动该应用程序。

步骤3：使用内置模型浏览器下载兼容的语言模型。

第4步：加载模型后，您可以开始通过聊天界面与其交互，或使用 Playground 进行更高级的测试。

GPT4ALL：多功能开源法学硕士工具

GPT4ALL 是一种灵活的工具，无需 GPU 即可运行各种开源语言模型，因此可供广泛的用户使用。

主要特点：

• 支持多种LLM架构和框架。
• 可以利用 GPU 加速来加快处理速度。
• 能够与 PDF 和文本文档等本地文件交互。
• 包含 1000 多个开源模型的广泛库。

优点：

有关的：初学者指南：在 Windows 11 中本地安装 DeepSeek

• 高效，具有 4 位量化模型，可降低资源使用率。
• 高度关注隐私和数据安全。
• 提供供商业使用的企业包。

缺点：

• 对 ARM 处理器的支持有限（例如，某些 Chromebook）。

步骤一：访问 GPT4ALL GitHub 存储库并下载适用于 Windows 的最新版本。

步骤2：运行安装程序以在您的系统上设置 GPT4ALL。

步骤3：启动应用程序并从广泛的库中选择一个模型进行下载和使用。

第4步：开始通过聊天界面与模型交互或使用它来分析本地文档。

AnythingLLM：可定制的开源人工智能助手

AnythingLLM 提供了一个高度可定制的开源解决方案，用于在本地运行人工智能助手，重点关注隐私和易用性。

主要特点：

• 单击安装过程。
• 用于自定义集成的完整 API。
• 用于扩展功能的工具集成能力。
• 用于上下文感知响应的以文档为中心的方法。

优点：

• 灵活的 LLM 使用方式，支持多种模型。
• 用于任务自动化的内置人工智能代理。
• 专为完全数据隐私而设计。

缺点：

• 目前缺乏多用户支持。
• 一些高级功能对于新用户来说可能很复杂。

步骤一：访问 AnythingLLM 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 AnythingLLM 并按照设置向导配置您的本地 AI 助手。

第4步：开始使用 AI 助手执行各种任务，或使用 API 将其与您现有的工作流程集成。

Ollama：面向高级用户的命令行 LLM 工具

Ollama 是一个功能强大的命令行工具，用于在本地运行和自定义各种开源语言模型，重点关注灵活性和性能。

主要特点：

• 支持多种开源模型，例如 Llama 和 Mistral。
• 通过模型文件进行高级模型定制。
• REST API 与 OpenAI 的 API 兼容，易于集成。
• 优化资源管理，实现 CPU 和 GPU 的高效使用。

优点：

• 提供大量预配置模型。
• 可以从 PyTorch 等流行库导入模型。
• 与其他工具和库的广泛集成功能。

缺点：

• 缺乏图形用户界面，这对某些用户来说可能具有挑战性。
• 多个模型需要大量存储空间。

步骤一：访问 Ollama 网站并下载 Windows 安装程序。

步骤2：运行安装程序以在您的系统上设置 Ollama。

步骤3：打开命令提示符并使用 Ollama 命令下载并运行模型。例如：
ollama run llama2

第4步：通过命令行与模型交互或使用 REST API 将 Ollama 与其他应用程序集成。

这些免费工具为您在 Windows 11 PC 上使用强大的 AI 语言模型开辟了无限可能。无论您喜欢用户友好的界面还是命令行灵活性，总有一个选项可以满足您的需求。让他们尝试一下，体验本地 LLM 处理的好处，而不会损害隐私或花费大量资金。