개선됨 대규모 언어 모델(LLM) 클라우드 기반 솔루션이 편리함을 제공하는 반면 로컬에서 LLM을 실행하면 향상된 개인 정보 보호, 오프라인 접근성, 데이터 및 모델 사용자 정의에 대한 더 강력한 제어 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.
LLM을 로컬에서 실행하면 다음과 같은 몇 가지 강력한 이점이 있습니다.
- 은둔: 중요한 정보가 로컬 환경 내에 유지되고 외부 서버로 전송되지 않도록 데이터를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
- 오프라인 접근성: 인터넷 연결 없이도 LLM을 사용하면 연결이 제한되거나 신뢰할 수 없는 상황에 이상적입니다.
- 사용자 정의: 특정 작업 및 기본 설정에 맞게 모델을 미세 조정하여 고유한 사용 사례에 맞게 성능을 최적화합니다.
- 비용 효율성: 클라우드 기반 솔루션과 관련된 반복적인 구독료를 피하여 장기적으로 비용을 절약할 수 있습니다.
이 분석에서는 로컬에서 LLM을 실행할 수 있는 몇 가지 도구를 살펴보고 해당 도구의 기능, 강점 및 약점을 검토하여 특정 요구 사항에 따라 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
1. 무엇이든LLM
AnythingLLM은 오픈 소스 데스크탑에 바로 로컬 LLM 기능을 제공하는 AI 애플리케이션입니다. 이 무료 플랫폼은 사용자에게 문서와 채팅하고, AI 에이전트를 실행하고, 다양한 AI 작업을 처리하는 동시에 모든 데이터를 자신의 컴퓨터에 안전하게 유지하는 간단한 방법을 제공합니다.
시스템의 강점은 유연한 아키텍처에서 비롯됩니다. 세 가지 구성 요소가 함께 작동합니다. 원활한 상호 작용을 위한 React 기반 인터페이스, 벡터 데이터베이스 및 LLM 통신의 무거운 작업을 관리하는 NodeJS Express 서버, 문서 처리를 위한 전용 서버입니다. 사용자는 로컬에서 오픈 소스 옵션을 실행하든, OpenAI, Azure, AWS 또는 기타 공급자의 서비스에 연결하든 관계없이 선호하는 AI 모델을 선택할 수 있습니다. 이 플랫폼은 PDF 및 Word 파일부터 전체 코드베이스에 이르기까지 다양한 문서 유형과 작동하므로 다양한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
AnythingLLM을 특히 매력적으로 만드는 이유는 사용자 제어 및 개인 정보 보호에 중점을 둔 것입니다. 데이터를 외부 서버로 보내는 클라우드 기반 대안과 달리 AnythingLLM은 기본적으로 모든 것을 로컬에서 처리합니다. 보다 강력한 솔루션이 필요한 팀을 위해 Docker 버전은 엄격한 보안을 유지하면서 사용자 정의 권한을 가진 여러 사용자를 지원합니다. AnythingLLM을 사용하는 조직은 대신 무료 오픈 소스 모델을 사용하여 클라우드 서비스와 관련된 API 비용을 건너뛸 수 있습니다.
Anything LLM의 주요 기능:
- 컴퓨터의 모든 데이터를 유지하는 로컬 처리 시스템
- 다양한 AI 제공업체와 연결되는 다중 모델 지원 프레임워크
- PDF, Word 파일, 코드를 처리하는 문서 분석 엔진
- 내장 AI 에이전트 작업 자동화 및 웹 상호작용을 위한
- 맞춤형 통합 및 확장을 가능하게 하는 개발자 API
2. GPT4모두
GPT4All은 또한 장치에서 직접 대규모 언어 모델을 실행합니다. 이 플랫폼은 데이터가 시스템 외부로 유출되지 않고 자체 하드웨어에서 AI 처리를 수행합니다. 무료 버전을 통해 사용자는 다음을 포함한 1,000개 이상의 오픈 소스 모델에 액세스할 수 있습니다. 야마 그리고 미스트랄.
이 시스템은 Mac M 시리즈, AMD 및 NVIDIA와 같은 표준 소비자 하드웨어에서 작동합니다. 작동하는 데 인터넷 연결이 필요하지 않으므로 오프라인 사용에 이상적입니다. LocalDocs 기능을 통해 사용자는 개인 파일을 분석하고 자신의 컴퓨터에서 지식 기반을 완전히 구축할 수 있습니다. 플랫폼은 CPU와 GPU 처리사용 가능한 하드웨어 리소스에 적응합니다.
엔터프라이즈 버전은 기기당 월 25달러이며 비즈니스 배포를 위한 기능이 추가됩니다. 조직은 맞춤형 에이전트, IT 인프라 통합, 이를 뒷받침하는 회사인 Nomic AI의 직접적인 지원을 통해 워크플로 자동화를 얻습니다. 로컬 처리에 중점을 둔다는 것은 회사 데이터가 조직 경계 내에 유지되어 AI 기능을 유지하면서 보안 요구 사항을 충족한다는 것을 의미합니다.
GPT4All의 주요 기능:
- 클라우드 연결이 필요 없이 로컬 하드웨어에서 완전히 실행됩니다.
- 1,000개 이상의 오픈 소스 언어 모델에 액세스
- LocalDocs를 통한 내장 문서 분석
- 오프라인 작업 완료
- 엔터프라이즈 배포 도구 및 지원
3. 장차 ~ 가 되는
Ollama는 컴퓨터에서 직접 LLM을 다운로드, 관리 및 실행합니다. 이 오픈 소스 도구는 가중치, 구성, 종속성 등 모든 모델 구성 요소를 포함하는 격리된 환경을 생성하므로 클라우드 서비스 없이 AI를 실행할 수 있습니다.
이 시스템은 명령줄과 그래픽 인터페이스를 통해 작동하며 macOS, Linux 및 Windows를 지원합니다. 사용자는 텍스트 작업용 Llama 3.2, 코드 생성용 Mistral, 프로그래밍용 Code Llama, 이미지 처리용 LLaVA 등 Ollama 라이브러리에서 모델을 가져옵니다. 파이-3 과학적인 작업을 위해. 각 모델은 자체 환경에서 실행되므로 특정 작업을 위해 다양한 AI 도구 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.
Ollama를 사용하는 조직은 데이터 제어를 개선하는 동시에 클라우드 비용을 절감했습니다. 이 도구는 민감한 데이터를 처리하는 로컬 챗봇, 연구 프로젝트 및 AI 애플리케이션을 지원합니다. 개발자는 이를 기존 CMS 및 CRM 시스템과 통합하여 데이터를 현장에 유지하면서 AI 기능을 추가합니다. 클라우드 종속성을 제거함으로써 팀은 AI 기능을 손상시키지 않고 오프라인으로 작업하고 GDPR과 같은 개인 정보 보호 요구 사항을 충족합니다.
올라마의 주요 기능:
- 다운로드 및 버전 관리를 위한 완벽한 모델 관리 시스템
- 다양한 작업 스타일을 위한 명령줄 및 시각적 인터페이스
- 다양한 플랫폼 및 운영 체제 지원
- 각 AI 모델에 대한 격리된 환경
- 비즈니스 시스템과 직접 통합
4. LM스튜디오
LM Studio는 AI 언어 모델을 컴퓨터에서 직접 실행할 수 있는 데스크톱 애플리케이션입니다. 사용자는 인터페이스를 통해 모든 데이터와 처리를 로컬에 유지하면서 Hugging Face에서 모델을 찾고, 다운로드하고, 실행할 수 있습니다.
시스템은 완전한 AI 작업 공간 역할을 합니다. 내장된 서버는 OpenAI의 API를 모방하여 OpenAI와 작동하는 모든 도구에 로컬 AI를 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek 및 Qwen 2.5와 같은 주요 모델 유형을 지원합니다. 사용자는 문서를 드래그 앤 드롭하여 대화를 나눌 수 있습니다. RAG(검색 증강 생성)모든 문서 처리는 해당 컴퓨터에 유지됩니다. 인터페이스를 사용하면 GPU 사용량 및 시스템 프롬프트를 포함하여 모델이 실행되는 방식을 미세 조정할 수 있습니다.
AI를 로컬에서 실행하려면 견고한 하드웨어가 필요합니다. 이러한 모델을 처리하려면 컴퓨터에 충분한 CPU 성능, RAM 및 저장 공간이 필요합니다. 사용자들은 여러 모델을 동시에 실행할 때 일부 성능 저하를 보고합니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호를 우선시하는 팀의 경우 LM Studio는 클라우드 종속성을 완전히 제거합니다. 시스템은 사용자 데이터를 수집하지 않으며 모든 상호 작용을 오프라인으로 유지합니다. 개인 용도로는 무료이지만 기업에서는 LM Studio에 직접 문의하여 상업용 라이선스를 받아야 합니다.
LM 스튜디오의 주요 기능:
- Hugging Face에서 내장 모델 검색 및 다운로드
- 로컬 AI 통합을 위한 OpenAI 호환 API 서버
- RAG 처리를 통한 문서 채팅 기능
- 데이터 수집 없이 오프라인 작업 완료
- 세분화된 모델 구성 옵션
5. 1월
Jan은 완전히 오프라인으로 실행되는 ChatGPT에 대한 무료 오픈 소스 대안을 제공합니다. 이 데스크탑 플랫폼을 사용하면 Llama 3, Gemma 및 Mistral과 같은 인기 있는 AI 모델을 다운로드하여 자신의 컴퓨터에서 실행하거나 필요할 때 OpenAI 및 Anthropic과 같은 클라우드 서비스에 연결할 수 있습니다.
시스템은 사용자를 제어하는 데 중점을 둡니다. 로컬 Cortex 서버는 OpenAI의 API와 일치하므로 Continue.dev 및 Open Interpreter와 같은 도구와 함께 작동합니다. 사용자는 모든 데이터를 로컬 “Jan 데이터 폴더”에 저장하며, 클라우드 서비스를 사용하기로 선택하지 않는 한 장치에 어떤 정보도 남지 않습니다. 플랫폼은 VSCode 또는 Obsidian처럼 작동합니다. 필요에 맞게 사용자 정의 추가 기능을 사용하여 플랫폼을 확장할 수 있습니다. Mac, Windows, Linux에서 실행되며 NVIDIA(CUDA), AMD(Vulkan) 및 Intel Arc GPU를 지원합니다.
Jan은 사용자 소유권에 관한 모든 것을 구축합니다. 코드는 AGPLv3에서 오픈 소스로 유지되므로 누구나 코드를 검사하거나 수정할 수 있습니다. 플랫폼은 익명의 사용 데이터를 공유할 수 있지만 이는 엄격하게 선택 사항입니다. 사용자는 실행할 모델을 선택하고 데이터와 상호 작용을 완전히 제어할 수 있습니다. 직접적인 지원을 원하는 팀을 위해 Jan은 사용자가 플랫폼 개발을 형성하는 데 도움을 주는 활발한 Discord 커뮤니티와 GitHub 저장소를 유지 관리합니다.
Jan의 주요 기능:
- 로컬 모델 실행으로 오프라인 작업 완료
- Cortex 서버를 통한 OpenAI 호환 API
- 로컬 및 클라우드 AI 모델 모두 지원
- 사용자 정의 기능을 위한 확장 시스템
- 주요 제조업체의 다중 GPU 지원
6. 라마파일
이미지: 모질라
Llamafile은 AI 모델을 단일 실행 파일로 변환합니다. 이것 모질라 빌더 프로젝트는 llama.cpp를 다음과 결합합니다. 코스모폴리탄 Libc 설치나 설정 없이 AI를 실행하는 독립 실행형 프로그램을 만듭니다.
시스템은 직접 GPU 액세스를 위해 모델 가중치를 압축되지 않은 ZIP 아카이브로 정렬합니다. Intel 및 AMD 프로세서에서 작동하여 최적의 성능을 위해 런타임에 CPU 기능을 감지합니다. 코드는 시스템의 컴파일러를 사용하여 필요에 따라 GPU 관련 부분을 컴파일합니다. 이 디자인은 macOS, Windows, Linux 및 BSD에서 실행되며 AMD64 및 ARM64 프로세서를 지원합니다.
보안을 위해 Llamafile은 promise() 및 SECCOMP를 사용하여 시스템 액세스를 제한합니다. OpenAI의 API 형식과 일치하므로 기존 코드와 즉시 호환됩니다. 사용자는 실행 파일에 직접 가중치를 포함하거나 별도로 로드할 수 있으며 이는 Windows와 같이 파일 크기 제한이 있는 플랫폼에 유용합니다.
Llamafile의 주요 기능:
- 외부 종속성이 없는 단일 파일 배포
- OpenAI API 호환성 레이어 내장
- Apple, NVIDIA, AMD를 위한 직접 GPU 가속
- 주요 운영 체제에 대한 크로스 플랫폼 지원
- 다양한 CPU 아키텍처에 대한 런타임 최적화
7. 다음채팅
NextChat은 ChatGPT의 기능을 귀하가 제어하는 오픈 소스 패키지에 추가합니다. 이 웹 및 데스크톱 앱은 OpenAI, Google AI, Claude 등 여러 AI 서비스에 연결되는 동시에 모든 데이터를 브라우저에 로컬로 저장합니다.
시스템은 표준 ChatGPT에서 누락된 주요 기능을 추가합니다. 사용자는 특정 상황과 설정으로 맞춤형 AI 도구를 구축하기 위해 “마스크”(GPT와 유사)를 만듭니다. 플랫폼은 더 긴 대화를 위해 자동으로 채팅 기록을 압축하고 마크다운 형식을 지원하며 실시간으로 응답을 스트리밍합니다. 영어, 중국어, 일본어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어를 포함한 여러 언어로 작동합니다.
ChatGPT Pro 비용을 지불하는 대신 사용자는 OpenAI, Google 또는 Azure에서 자신의 API 키를 연결합니다. 다음과 같은 클라우드 플랫폼에 무료로 배포하세요. 베르셀 프라이빗 인스턴스의 경우 Linux, Windows 또는 MacOS에서 로컬로 실행하세요. 사용자는 사전 설정된 프롬프트 라이브러리와 사용자 정의 모델 지원을 활용하여 전문 도구를 구축할 수도 있습니다.
주요 기능 NextChat:
- 외부 추적이 없는 로컬 데이터 저장
- 마스크를 통한 맞춤형 AI 도구 생성
- 여러 AI 제공업체 및 API 지원
- Vercel에서 원클릭 배포
- 내장된 프롬프트 라이브러리 및 템플릿
결론
이러한 각 도구는 AI를 로컬 컴퓨터에 도입하는 데 고유한 기회를 제공하며 이것이 바로 이 공간을 흥미롭게 만드는 것입니다. AnythingLLM은 문서 처리 및 팀 기능에 중점을 두고, GPT4All은 광범위한 하드웨어 지원을 추진하고, Ollama는 모든 것을 단순하게 유지하고, LM Studio는 심각한 사용자 정의를 추가하고, Jan AI는 개인 정보 보호에 올인하고, Llama.cpp는 원시 성능을 최적화하고, Llamafile은 배포 문제를 해결합니다. NextChat은 ChatGPT를 처음부터 다시 빌드합니다. 그들이 모두 공유하는 것은 핵심 임무입니다: pu 클라우드가 필요 없이 강력한 AI 도구를 손에 직접 넣을 수 있습니다. 하드웨어가 계속 개선되고 이러한 프로젝트가 발전함에 따라 로컬 AI는 빠르게 가능할 뿐만 아니라 실용적이 되고 있습니다. 개인 정보 보호, 성능, 단순한 단순성 등 귀하의 요구 사항에 맞는 도구를 선택하고 실험을 시작하세요.
