Lokalne LLM: Pisanie o sztucznej inteligencji z myślą o prywatności

Lokalne programy LLM
Unikaj korzystania z LLM online, jeśli masz obawy dotyczące prywatności danych, które udostępniasz tym narzędziom. Zamiast tego rozważ korzystanie z LLM lokalnie, aby zapewnić sobie pełną prywatność.
Spis treści

Czy korzystasz z dużych modeli językowych (LLM), takich jak ChatGPT, CoPilot, Gemini itp. 

Mój znajomy wyraził ostatnio obawy dotyczące prywatności osób korzystających z asystentów czatu AI, takich jak ChatGPT, w miejscu pracy i dzielących się z nimi informacjami biznesowymi. Czy istnieje możliwość korzystania z podobnych narzędzi offline bez konieczności udostępniania informacji online? 

Odpowiedź brzmi TAK, a rozwiązaniem jest użycie LLM lokalnie. 

Ten artykuł jest przeznaczony dla właścicieli firm, pracowników, twórców treści i wszystkich zainteresowanych pisaniem AI z myślą o prywatności.

Problem z internetowymi narzędziami do pisania AI

Narzędzia do pisania AI są coraz bardziej popularne, ale budzą uzasadnione obawy dotyczące prywatności. Tradycyjne usługi pisania AI często obejmują dane użytkownika, co może być powodem do niepokoju. Istnieje jednak rozwiązanie, które pozwala na uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie na własnej maszynie, zapewniając prywatność na każdym kroku.

Przedstawiamy LM Studio do lokalnego uruchamiania programów LLM

Przewaga lokalnych usług LLM nad rozwiązaniami opartymi na chmurze

Uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie na komputerze oferuje kilka zalet w porównaniu z rozwiązaniami opartymi na chmurze, w tym korzyści lokalne i open-source.

  • Prywatność i kontrola: Przechowywanie danych na własnym komputerze zapewnia pełną kontrolę nad informacjami.
  • Szybsze czasy reakcji: Lokalne uruchamianie LLM eliminuje potrzebę połączenia z Internetem, co przekłada się na krótszy czas reakcji.
  • Opłacalność: Lokalne LLM mogą być bardziej opłacalne w dłuższej perspektywie, ponieważ nie trzeba płacić za usługi w chmurze.

Zapewnienie prywatności i kontroli dzięki LM Studio

LM Studio zostało zaprojektowane w celu zapewnienia prywatności i kontroli podczas lokalnego uruchamiania LLM. Oferuje działanie w trybie offline, brak zależności od chmury i modele open-source, zapewniając, że dane pozostają pod kontrolą użytkownika, podkreślając jego zalety lokalne i open-source.

Jak LM Studio wyróżnia się na tle innych lokalnych platform LLM?

LM Studio wyróżnia się na tle innych lokalnych platform LLM, oferując przyjazny dla użytkownika interfejs, kompatybilność z różnymi urządzeniami oraz silną społeczność programistów i użytkowników.

Pobierz i zainstaluj LM Studio: Krok po kroku

Postępuj zgodnie z poniższym obszernym samouczkiem, aby pobrać, zainstalować i uruchomić lokalne LLM z LM Studio na komputerze PC lub laptopie

Konfigurowanie wydajnego lokalnego serwera wnioskowania za pomocą LM Studio

Dowiedz się, jak skonfigurować wydajny lokalny serwer wnioskowania za pomocą LM Studio, aby uzyskać szybsze czasy odpowiedzi i lepszą wydajność.

LM Studio oferuje przyjazny dla użytkownika sposób uruchamiania dużych modeli językowych (LLM) lokalnie na komputerze. Oto, co należy wiedzieć o wydajnej konfiguracji:

1. Wymagania systemowe:

Przed pobraniem i zainstalowaniem programu LM Studio należy upewnić się, że komputer z programem LM Studio spełnia następujące wymagania.

LM Studio działa najlepiej z przyzwoitymi zasobami sprzętowymi, w szczególności z dużą ilością pamięci VRAM. Oto ogólne wytyczne:

  • System operacyjny: Zgodność z systemami Windows, Mac i Linux.
  • GPU: Obsługa różnych układów GPU, w tym RTX, M1 i AMD.
  • Procesor: Wielordzeniowy procesor (i5 lub odpowiednik) zapewniający płynniejszą pracę.
  • RAM: Zalecane jest minimum 8 GB pamięci RAM, przy czym 16 GB+ jest idealne dla większych modeli.
  • Przechowywanie: Wystarczająca ilość wolnego miejsca, aby pomieścić wybrany LLM (modele mogą mieć od kilku do kilkudziesięciu GB).
  • Połączenie internetowe: Do pobrania oprogramowania wymagane jest stabilne połączenie internetowe.

2. Instalacja:

  • Aby pobrać LM Studio, wykonaj następujące kroki:

    1. Odwiedź stronę LM Studio strona internetowa.
    2. Kliknij przycisk "Pobierz".
    3. Wybierz odpowiednią wersję dla swojego systemu operacyjnego.
 

Wybór modelu odpowiedniego do potrzeb

3. Wybór LLM:

LM Studio oferuje różne modele LLM do wyboru, każdy o innych możliwościach i rozmiarach. Weź pod uwagę swoje specyficzne potrzeby związane z pisaniem i wybierz najbardziej odpowiedni model.

  • LM Studio oferuje szereg programów LLM typu open-source. Weź pod uwagę następujące czynniki:
    • Rozmiar modelu: Większe modele oferują więcej możliwości, ale wymagają więcej zasobów.
    • Koncentracja: Niektóre modele specjalizują się w konkretnych zadaniach, takich jak pisanie lub generowanie kodu.
    • Kwantyzacja: Szukaj "skwantyzowanych" wersji modeli. Są one mniejsze i działają szybciej przy minimalnej utracie dokładności.

Poniższa tabela porównuje niektóre z różnych modeli LLM dostępnych w LM Studio, podkreślając ich możliwości i idealne przypadki użycia.

Jeśli potrzebujesz szczegółowej i kompleksowej listy modeli, zapoznaj się z tym artykułem, w którym porównałem Top 15 Duże modele językowe w tym te Open Source z ich rozmiarem, krajem rozwoju itp. Sprawdź to, aby dowiedzieć się więcej.

Nazwa modeluRozmiarMożliwościIdealne przypadki użycia
MistralMałyPodstawowe generowanie tekstu, proste zadania NLPSzybkie szkice, generowanie pomysłów
OllamaŚredniZaawansowane generowanie tekstu, umiarkowane zadania NLPTworzenie treści, analiza o umiarkowanej złożoności
ExLlamaV2DużyGenerowanie wysokiej jakości tekstu, złożone zadania NLPSzczegółowe artykuły, złożona analiza danych
GeminiBardzo dużyNajnowocześniejsze generowanie tekstu, wysoce złożone zadania NLPDokumenty badawcze, zaawansowane tworzenie treści

4. Pobieranie LLM:

  • Po pobraniu LM Studio, w LM Studio wyszukaj i pobierz żądany LLM. Czas pobierania może się różnić w zależności od rozmiaru modelu i szybkości Internetu.
 

Uruchamianie pierwszego wnioskowania lokalnego

5. Uruchamianie lokalnego serwera wnioskowania:

  • Po pobraniu LLM przejdź do zakładki Server w LM Studio.
  • Kliknij "Start Server", aby uruchomić lokalny serwer wnioskowania. Proces ten może potrwać kilka chwil w zależności od rozmiaru modelu.

6. Optymalizacja wydajności:

  • Dopasuj model do potrzeb: Wybierz LLM, który odpowiada Twoim konkretnym zadaniom. Nie wybieraj gigantycznego modelu, jeśli potrzebujesz jedynie podstawowej pomocy w pisaniu.
  • Przetwarzanie wsadowe: W przypadku niektórych modeli można rozważyć wysłanie wielu monitów jednocześnie, co może być bardziej wydajne niż pojedyncze żądania. (Zapoznaj się z dokumentacją LM Studio dla konkretnych możliwości modelu).
  • Monitorowanie zasobów: Zwracaj uwagę na wykorzystanie zasobów systemowych podczas korzystania z serwera. Dostosuj ustawienia LM Studio lub wybierz mniejszy model, jeśli obciąża to twój komputer.

Dodatkowe zasoby:

  • Dokumentacja LM Studio zawiera szczegółowe informacje na temat dostępnych modeli, opcji konfiguracji i wskazówek dotyczących rozwiązywania problemów.

Jak używać LM Studio do zadań przetwarzania języka naturalnego

Uwolnienie mocy LM Studio dla zadań przetwarzania języka naturalnego

Odkryj, jak LM Studio może być wykorzystywane do różnych zadań przetwarzania języka naturalnego, od tworzenia treści po analizę danych.

LM Studio doskonale radzi sobie z różnymi zadaniami przetwarzania języka naturalnego (NLP), zapewniając pomoc sztucznej inteligencji bez narażania prywatności. Oto jak wykorzystać jego możliwości:

1. Generowanie tekstu:

  • Twórz atrakcyjne teksty marketingowe, opisy produktów lub posty w mediach społecznościowych, dostarczając LM Studio podpowiedzi lub szkice do rozwinięcia.
  • Burza mózgów kreatywnych pomysłów na treści poprzez podawanie linii początkowych i pozwalanie modelowi na generowanie wariacji.
  • Generuj różne style pisania, dostosowując podpowiedzi i eksperymentując z różnymi LLM.

2. Podsumowywanie tekstu:

  • Dostarcz długie artykuły lub prace badawcze do LM Studio, a aplikacja wygeneruje zwięzłe streszczenia, oszczędzając cenny czas na czytanie.
  • Podsumuj recenzje klientów lub raporty z opiniami, aby szybko uchwycić kluczowe punkty i zidentyfikować trendy.

3. Tłumaczenie maszynowe:

  • Tłumacz tekst z jednego języka na inny dzięki programom LLM firmy LM Studio, które koncentrują się na tłumaczeniach. Chociaż niektóre z nich mogą nie dorównywać dedykowanym usługom tłumaczeniowym, mogą być przydatnym narzędziem do podstawowych potrzeb.

4. Klasyfikacja tekstu:

  • Trenuj LLM, aby kategoryzować dane w oparciu o określone kryteria. Na przykład, klasyfikuj wiadomości e-mail od obsługi klienta według typu sprawy lub sentymentu.
  • Funkcja ta może być pomocna w organizowaniu dużych zbiorów danych lub automatyzacji podstawowych zadań filtrowania.

5. Uwikłanie w tekst:

  • Określenie, czy określone stwierdzenie logicznie wynika z innego, przy użyciu możliwości rozumowania LM Studio.
  • Może to być przydatne w zadaniach takich jak analiza dokumentów prawnych lub identyfikacja niespójności w tekście.

6. Odpowiadanie na pytania:

  • Trenuj LLM na określonej bazie wiedzy i używaj jej do odpowiadania na pytania w formacie języka naturalnego.
  • Może to być pomocne przy tworzeniu wewnętrznych FAQ lub chatbotów do obsługi klienta, wykorzystując moc LLM, takich jak ChatGPT.

Wykorzystanie LM Studio do zadań NLP:

  1. Wybór odpowiedniego programu LLM: Wybierz LLM specjalnie przeszkolony do zadania NLP (Natural Language Processing), które chcesz wykonać. Dokumentacja często wskazuje mocne strony modelu.
  2. Tworzenie skutecznych podpowiedzi: Zapewnij jasne i zwięzłe podpowiedzi, które poprowadzą LLM do pożądanego wyniku, podobnie jak w przypadku interakcji z ChatGPT. Im lepsze podpowiedzi, tym dokładniejsze wyniki.
  3. Eksperymentuj i wprowadzaj zmiany: Nie bój się eksperymentować z różnymi podpowiedziami i ustawieniami LLM. Osiągnięcie optymalnych wyników jest procesem iteracyjnym, często wymagającym dostosowania interfejsu użytkownika w celu dostrojenia zachowania aplikacji.
  4. Dopracowanie i przetwarzanie końcowe: Wyniki LLM mogą wymagać dopracowania lub ludzkiego nadzoru nad określonymi zadaniami. Należy uwzględnić przegląd i edycję w celu zapewnienia dokładności, zwłaszcza w przypadku zadań krytycznych.

Pamiętaj:

  • Chociaż LM Studio oferuje imponujące możliwości NLP, wciąż jest w fazie rozwoju. Wyniki mogą się różnić w zależności od złożoności zadania i wybranego modelu.

Zaawansowane funkcje LM Studio: Ulepszanie lokalnego doświadczenia LLM

Eksplorowanie zaawansowanych ustawień i opcji w LM Studio

LM Studio oferuje zaawansowane ustawienia i opcje zwiększające komfort korzystania z lokalnego LLM, w tym:

  • Techniki kwantyzacji i optymalizacji: Techniki te mogą poprawić czas reakcji i zmniejszyć wykorzystanie zasobów.
  • Integracja z innymi aplikacjami i interfejsami API: LM Studio można zintegrować z różnymi aplikacjami i interfejsami API w celu bezproblemowego użytkowania.

LM Studio: Kompatybilność, wsparcie i społeczność

Zapewnienie kompatybilności: Obsługa LM Studio dla systemów Windows, Mac, Linux i różnych procesorów graficznych

LM Studio jest kompatybilne z różnymi systemami operacyjnymi i procesorami graficznymi, dzięki czemu może być używane przez szeroką gamę użytkowników.

Uzyskiwanie pomocy: Wykorzystanie społeczności LM Studio i kanałów pomocy technicznej

Jeśli potrzebujesz pomocy z LM Studio, skonsultuj się ze społecznością lub kanałami wsparcia, aby uzyskać pomocne zasoby i odpowiedzi na pytania.

Wkład w projekt LM Studio: Rozwój open source

Jeśli jesteś zainteresowany wniesieniem wkładu do Projekt LM Studio, poznaj możliwości rozwoju oprogramowania open-source i dołącz do społeczności programistów.

Często zadawane pytania (FAQ)

Aby korzystać z LLM lokalnie za pośrednictwem bezpłatnej i wydajnej aplikacji LM Studio, komputer Mac lub Windows musi spełniać określone wymagania. W przypadku obu systemów operacyjnych LM Studio wymaga co najmniej 8 GB pamięci RAM, choć dla optymalnej wydajności zalecane jest 16 GB. W systemie Windows wymagany jest system Windows 10 lub nowszy, a w systemie macOS system macOS 10.14 (Mojave) lub nowszy. Dodatkowe wymagania obejmują około 400 MB przestrzeni dyskowej, aby pomieścić aplikację i wybrane modele lokalne, a w przypadku zaawansowanych zastosowań sugerowana jest kompatybilna karta graficzna do akceleracji GPU.

Pobieranie i instalacja LM Studio jest bardzo prosta. Rozpocznij od kroku 1, odwiedzając oficjalną stronę LM Studio lub zaufane repozytorium, takie jak GitHub lub HuggingFace, aby pobrać aplikację dla swojego systemu operacyjnego (macOS lub Windows). W kroku 2 zlokalizuj pobrany plik w folderze Pobrane i kliknij dwukrotnie, aby rozpocząć proces instalacji. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie w kroku 3, który obejmuje wyrażenie zgody na warunki korzystania z usługi i wybranie lokalizacji instalacji. Po zakończeniu instalacji można uruchomić LM Studio z listy aplikacji lub menu Start.

Aby wybrać model do pobrania do użytku w LM Studio, zacznij od uruchomienia aplikacji i połączenia się z Internetem. Przejdź do sekcji "Modele", gdzie zobaczysz listę dostępnych modeli LLM, takich jak Mistral, Ollama i Mixtral. Weź pod uwagę swoje konkretne potrzeby, takie jak to, czy szukasz modelu zoptymalizowanego pod kątem rozumienia języka (Mistral), kreatywnego generowania treści (Ollama) czy niestandardowych zadań (Mixtral). Najedź kursorem na wybrany model, aby zobaczyć więcej szczegółów i kliknij "Pobierz", aby rozpocząć. Należy pamiętać, że pobieranie modeli może trochę potrwać, w zależności od ich rozmiaru i szybkości Internetu.

Po pomyślnym pobraniu i skonfigurowaniu LLM lokalnie w LM Studio, rozpoczęcie sesji czatu jest proste. Otwórz LM Studio i w menu głównym wybierz funkcję "Czat". Następnie wybierz pobrany model, którego chcesz użyć do sesji. Zostaniesz przeniesiony do interfejsu czatu, w którym możesz wpisać swoje zapytania lub monity. Naciśnij "Enter" lub "Wyślij", aby przesłać tekst, a LLM wygeneruje odpowiedź na podstawie wprowadzonych danych, wyświetlając ją w oknie czatu. Funkcja ta może być wykorzystywana do różnych interakcji, od uzyskiwania pomocy w pisaniu po debugowanie kodu.

Tak, LM Studio obsługuje lokalne generowanie transkrypcji przy użyciu modeli LLM zoptymalizowanych pod kątem zadań rozpoznawania mowy, takich jak Mistral. Aby wygenerować transkrypcję, upewnij się, że pobrałeś odpowiedni model do transkrypcji. Otwórz aplikację i wybierz opcję "Transkrypcja", a następnie wybierz model. Pliki audio można przesyłać bezpośrednio do LM Studio, a wybrany model LLM przetworzy dźwięk i wygeneruje transkrypcję tekstową. Może to być szczególnie przydatne dla użytkowników, którzy potrzebują szybkiego dostępu offline do usług transkrypcji podczas spotkań, wywiadów lub tworzenia treści.

Kwantyzacja to proces stosowany w LM Studio w celu optymalizacji wydajności modelu poprzez zmniejszenie precyzji liczb używanych w modelu. Technika ta pozwala aplikacji na uruchamianie większych modeli na urządzeniach z ograniczonymi zasobami poprzez zmniejszenie ogólnego rozmiaru modelu i przyspieszenie obliczeń, co jest szczególnie korzystne w przypadku urządzeń bez dedykowanej akceleracji GPU. Równoważy to wydajność i jakość, umożliwiając korzystanie z zaawansowanych modeli lokalnych na szerszej gamie komputerów. Użytkownicy mogą włączyć kwantyzację z menu ustawień w LM Studio, wybierając poziom kwantyzacji, który najlepiej odpowiada ich równowadze między wydajnością a dokładnością.

Tak, LM Studio oferuje integrację API dla skonfigurowanych modeli lokalnych, umożliwiając programistom rozszerzenie możliwości ich zewnętrznych aplikacji lub usług poprzez wykorzystanie mocy dużych modeli językowych (LLM) lokalnie. Funkcja ta obsługuje różne przypadki użycia, od ulepszania aplikacji czatu za pomocą przetwarzania języka naturalnego po włączanie zaawansowanej analizy tekstu do systemów zarządzania treścią. Aby uzyskać dostęp do API, przejdź do ustawień LM Studio i włącz korzystanie z API. Otrzymasz klucz API i informacje o punkcie końcowym, aby zintegrować LLM z aplikacją.

Aby zapewnić najlepszą wydajność akceleracji GPU w LM Studio, należy najpierw sprawdzić, czy sprzęt komputera zawiera kompatybilny procesor graficzny z odpowiednimi zasobami. Układy GPU Nvidia są powszechnie obsługiwane do tych zadań. Następnie należy zaktualizować sterowniki GPU do najnowszej wersji, aby zapewnić kompatybilność i optymalną wydajność. W programie LM Studio przejdź do ustawień i upewnij się, że akceleracja GPU jest włączona. W przypadku określonych zadań lub modeli można również znaleźć dodatkowe ustawienia optymalizujące wydajność, takie jak dostosowanie alokacji pamięci dla modelu lub wybranie opcji kwantyzacji zorientowanych na wydajność. Monitorowanie wydajności i temperatury GPU może również pomóc w dostrojeniu ustawień do długotrwałej pracy.

Picture of Anson Antony
Anson Antoni
Anson jest współautorem i założycielem w www.askeygeek.com. Uczenie się czegokolwiek nowego zawsze było jego pasją, ASKEYGEEK.com jest wynikiem jego pasji do technologii i biznesu. Posiada dziesięcioletnie wszechstronne doświadczenie w outsourcingu procesów biznesowych, finansach i księgowości, technologiach informatycznych, doskonałości operacyjnej i inteligencji biznesowej. W trakcie swojej kadencji pracował dla takich organizacji jak Genpact, Hewlett Packard, M*Modal i Capgemini, zajmując różne role i obowiązki. Poza biznesem i technologią jest miłośnikiem kina, który spędza razem godziny, oglądając i ucząc się kina, a także Twórcy Filmowego!

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Gratulacje!
Zrobiłeś to,
Nie zamykaj!

Wstań do 60 000 Kredyty postaci UberTTS za darmo!!!

To wyskakujące okienko nie pokaże zależy od Ciebie Ponownie!!!

UberTTS
1
Share to...