如何在 Windows 11 上本地運行免費的 LLM 工具

大型語言模型 (LLM) 徹底改變了自然語言處理，但使用基於雲的服務通常會帶來隱私問題和持續成本。幸運的是，現在有幾種免費工具可讓您在 Windows 11 PC 上本地運行 LLM，從而使您可以更好地控制數據並消除訂閱費用。讓我們探索一些可用的最佳選擇。

為什麼要在本地開設法學碩士？

在您自己的計算機上運行法學碩士有幾個優點：

• 完整的數據隱​​私——您的信息永遠不會離開您的設備。
• 沒有持續的訂閱費用或 API 使用費。
• 能夠離線或在互聯網連接不可靠的情況下使用人工智能工具。
• 對模型和界面進行更多控制，以滿足您的特定需求。

現在讓我們看看一些在 Windows 11 上本地運行 LLM 的頂級免費工具。

Jan：離線 ChatGPT 替代方案

Jan 提供類似 ChatGPT 的體驗，完全在本地計算機上運行，​​無需互聯網連接。

主要特點：

• 包括可立即使用的預構建模型，例如 Mistral 和 Nvidia。
• 可定制的界面，具有顏色主題和透明度選項。
• 內置拼寫檢查功能。
• 能夠從 Hugging Face 導入自定義模型。

優點：

• 完全免費供個人使用。
• 高度關注數據隱私和安​​全。
• 支持附加功能的擴展。

缺點：

• 與某些替代方案相比，社區較小，這可能意味著可用的資源和教程較少。

步驟一：訪問 Jan GitHub 存儲庫並下載適用於 Windows 的最新版本。

步驟2：運行安裝程序並按照屏幕上的提示完成安裝。

步驟3：啟動 Jan 並選擇一個預構建的模型或導入您自己的模型以開始使用離線 AI 助手。

LM Studio：強大的本地語言模型

LM Studio 提供了一個用戶友好的界面，用於在本地運行各種語言模型，並具有面向臨時用戶和開發人員的功能。

主要特點：

• 支持廣泛的開源語言模型。
• 內置聊天界面和用於測試的遊樂場。
• 文件附件支持上下文感知響應。
• 系統兼容性檢查器可確保您的電腦可以運行選定的型號。

優點：

• 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）。
• 為開發人員提供本地服務器設置選項。
• 優化模型的精選播放列表。

缺點：

• 對於完全的初學者來說可能有更陡峭的學習曲線。

步驟一：訪問 LM Studio 網站並下載 Windows 安裝程序。

步驟2：安裝 LM Studio 並啟動該應用程序。

步驟3：使用內置模型瀏覽器下載兼容的語言模型。

第4步：加載模型後，您可以開始通過聊天界面與其交互，或使用 Playground 進行更高級的測試。

GPT4ALL：多功能開源法學碩士工具

GPT4ALL 是一種靈活的工具，無需 GPU 即可運行各種開源語言模型，因此可供廣泛的用戶使用。

主要特點：

• 支持多種LLM架構和框架。
• 可以利用 GPU 加速來加快處理速度。
• 能夠與 PDF 和文本文檔等本地文件交互。
• 包含 1000 多個開源模型的廣泛庫。

優點：

有關的：初學者指南：在 Windows 11 中本地安裝 DeepSeek

• 高效，具有 4 位量化模型，可降低資源使用率。
• 高度關注隱私和數據安全。
• 提供供商業使用的企業包。

缺點：

• 對 ARM 處理器的支持有限（例如，某些 Chromebook）。

步驟一：訪問 GPT4ALL GitHub 存儲庫並下載適用於 Windows 的最新版本。

步驟2：運行安裝程序以在您的系統上設置 GPT4ALL。

步驟3：啟動應用程序並從廣泛的庫中選擇一個模型進行下載和使用。

第4步：開始通過聊天界面與模型交互或使用它來分析本地文檔。

AnythingLLM：可定制的開源人工智能助手

AnythingLLM 提供了一個高度可定制的開源解決方案，用於在本地運行人工智能助手，重點關注隱私和易用性。

主要特點：

• 單擊安裝過程。
• 用於自定義集成的完整 API。
• 用於擴展功能的工具集成能力。
• 用於上下文感知響應的以文檔為中心的方法。

優點：

• 靈活的 LLM 使用方式，支持多種模型。
• 用於任務自動化的內置人工智能代理。
• 專為完全數據隱私而設計。

缺點：

• 目前缺乏多用戶支持。
• 一些高級功能對於新用戶來說可能很複雜。

步驟一：訪問 AnythingLLM 網站並下載 Windows 桌面應用程序。

步驟2：使用提供的安裝程序安裝應用程序。

步驟3：啟動 AnythingLLM 並按照設置嚮導配置您的本地 AI 助手。

第4步：開始使用 AI 助手執行各種任務，或使用 API 將其與您現有的工作流程集成。

Ollama：面向高級用戶的命令行 LLM 工具

Ollama 是一個功能強大的命令行工具，用於在本地運行和自定義各種開源語言模型，重點關注靈活性和性能。

主要特點：

• 支持多種開源模型，例如 Llama 和 Mistral。
• 通過模型文件進行高級模型定制。
• REST API 與 OpenAI 的 API 兼容，易於集成。
• 優化資源管理，實現 CPU 和 GPU 的高效使用。

優點：

• 提供大量預配置模型。
• 可以從 PyTorch 等流行庫導入模型。
• 與其他工具和庫的廣泛集成功能。

缺點：

• 缺乏圖形用戶界面，這對某些用戶來說可能具有挑戰性。
• 多個模型需要大量存儲空間。

步驟一：訪問 Ollama 網站並下載 Windows 安裝程序。

步驟2：運行安裝程序以在您的系統上設置 Ollama。

步驟3：打開命令提示符並使用 Ollama 命令下載並運行模型。例如：
ollama run llama2

第4步：通過命令行與模型交互或使用 REST API 將 Ollama 與其他應用程序集成。

這些免費工具為您在 Windows 11 PC 上使用強大的 AI 語言模型開闢了無限可能。無論您喜歡用戶友好的界面還是命令行靈活性，總有一個選項可以滿足您的需求。讓他們嘗試一下，體驗本地 LLM 處理的好處，而不會損害隱私或花費大量資金。