LLM-Studio 和Ollama 各自有不同的特点和优势,适用于不同的场景。以下是它们的对比分析: 1. LLM-Studio 特点及优势: 开源项目,通常用于本地或私有云环境下的 大语言模型(LLM)微调和训练。 提供GUI 界面,方便用户进行 数据标注、训练、评估,更适合数据科学家、研究人员和企业用户。 支持多种模型架构,可以在 本...
LM Studio 是一款功能强大、易于使用的桌面应用程序,用于在本地机器上实验和评估大型语言模型(LLMs)。它允许用户轻松地比较不同的模型,并支持使用 NVIDIA/AMD GPU 加速计算。 💠 Ollama 和 LM Studio 的主要区别 Ollama 和 LM Studio 都是旨在使用户能够在本地与大型语言模型 (LLM) 交互的工具,从而提供隐私...
2、LM Studio LM Studio是一个功能完备的本地化LLM运行环境,支持在本地设备上完全离线执行大语言模型。该框架适配多种硬件配置,并提供模型实验和配置功能。通过集成用户友好的对话界面和OpenAI兼容的本地服务器,LM Studio为开发者提供了灵活的模型集成和实验环境。 技术实现细节 LM Studio通过llama.cpp实现了在Mac、W...
LLMStudio同样提供了接口访问功能，但请注意，它仅支持通过API调用进行访问，不同于GPT4ALL所提供的直接使用python sdk的访问方式。► Ollama的特点 此外，Ollama作为一种全新的本地部署大模型方式，也备受关注。它同样支持在多种平台上运行，并且完全开源，为研究者提供了极大的便利。如需了解更多关于Ollama的信息...
4. Llamafile:多源模型的整合大师 Llamafile展现出了强大的模型整合能力。它不仅支持使用现有模型工具如Ollama和LM Studio的模型,还能让你轻松访问来自OpenAI、Mistral等的流行LLMs。更厉害的是,它甚至提供了从头创建模型的支持,就像一位模型世界的魔法师,无所不能。这对于那些需要在不同模型来源之间进行切换和整合的...
LM Studio通过 llama.cpp 1. 实现了在Mac、Windows和Linux平台上的模型执行。在搭载Apple Silicon的Mac设备上,还可以通过Apple的ML Compute框架( _MLX_ 1. )进行模型运行,充分利用了Apple芯片的AI加速能力。 核心功能架构 离线计算引擎:实现本地化模型执行,无需网络连接 ...
在人工智能的热潮中,本地部署LLM工具为我们提供了个性化智能交互的新途径。今天,我们为大家推荐3款热门的本地部署LLM工具:LM Studio、Ollama和Jan AI。1️⃣ LM Studio:直接安装客户端,支持启动本地服务。模型来源于Hugging Face,需要科学上网才能下载模型,或者可以通过镜像网站获取。2️⃣ Ollama:提供了类似...
Llamafile 的关键特性 可执行文件: 与其它LLM工具(如LM Studio和Jan)不同,Llamafile只需要一个可执行文件即可运行LLM。 使用现有模型: Llamafile支持使用现有的模型工具,例如Ollama和LM Studio。 访问或创建模型: 您可以访问来自OpenAI、Mistral、Groq等的流行LLM。它还提供了从零开始创建模型的支持。
本地化部署模型:选择支持开源协议的Ollama框架,相较于闭源的LM Studio更符合数据管控要求; 动态知识库构建:采用RAG(检索增强生成)技术实现实时知识更新。 具体实施方案如下: 通过Ollama本地部署DeepSeek-R1推理模型; 使用AnythingLLM桌面版搭建RAG系统,其零代码特性大幅降低实现门槛; ...
都是同本地部署的软件才能顺利连接。宿主机(ollama)跟虚拟机(anythingLLM)即使修改了连接地址的IP和端口,也无法连接,找不到可用模型。 创建工作区是可以修改模型配置的,每个工作区可以不同的模型,也可以修改向量数据库和代理配置 LM Studio与AnythingLLM的搭配使用(工作区模型选LM的gemma:2B)...