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온라인으로 ChatGPT에 액세스하는 것은 매우 간단합니다. 인터넷 연결과 좋은 브라우저만 있으면 됩니다. 그러나 그렇게 하면 개인 정보와 데이터가 손상될 수 있습니다. OpenAI는 프롬프트 응답과 기타 메타데이터를 저장하여 모델을 재교육합니다. 어떤 사람들에게는 이것이 문제가 되지 않을 수도 있지만, 개인 정보 보호를 중시하는 다른 사람들은 외부 추적 없이 로컬에서 이러한 모델을 사용하는 것을 선호할 수도 있습니다.

이 게시물에서는 로컬에서 LLM(대형 언어 모델)을 사용하는 5가지 방법에 대해 설명합니다. 대부분의 소프트웨어는 모든 주요 운영 체제와 호환되며 즉시 사용할 수 있도록 쉽게 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 노트북에서 LLM을 사용하면 자신만의 모델을 자유롭게 선택할 수 있습니다. HuggingFace 허브에서 모델을 다운로드하고 사용하기만 하면 됩니다. 또한 이러한 애플리케이션에 프로젝트 폴더에 대한 액세스 권한을 부여하고 상황 인식 응답을 생성할 수 있습니다.

GPT4올 사용자가 최첨단 오픈 소스 모델을 쉽게 다운로드하고 설치할 수 있는 최첨단 오픈 소스 소프트웨어입니다. 

웹사이트에서 GPT4ALL을 다운로드하여 시스템에 설치하기만 하면 됩니다. 다음으로, 필요에 맞는 패널에서 모델을 선택하고 사용을 시작하세요. CUDA(Nvidia GPU)가 설치된 경우 GPT4ALL은 자동으로 GPU를 사용하여 초당 최대 30개 토큰의 빠른 응답을 생성합니다.

중요한 문서와 코드가 포함된 여러 폴더에 대한 액세스를 제공할 수 있으며 GPT4ALL은 검색 증강 생성을 사용하여 응답을 생성합니다. GPT4ALL은 사용자 친화적이고 빠르며 AI 커뮤니티에서 인기가 높습니다.

기능과 사용 사례에 대해 자세히 알아보려면 GPT4ALL에 대한 블로그를 읽어보세요. 궁극의 오픈 소스 대규모 언어 모델 생태계.

LM스튜디오 GPT4ALL에 비해 몇 가지 장점을 제공하는 새로운 소프트웨어입니다. 사용자 인터페이스는 훌륭하며 몇 번의 클릭만으로 Hugging Face Hub의 모든 모델을 설치할 수 있습니다. 또한 GPT4ALL에서는 사용할 수 없는 GPU 오프로딩 및 기타 옵션을 제공합니다. 그러나 LM Studio는 비공개 소스이므로 프로젝트 파일을 읽어 상황 인식 응답을 생성하는 옵션이 없습니다.

LM Studio는 수천 개의 오픈 소스 LLM에 대한 액세스를 제공하므로 OpenAI의 API처럼 작동하는 로컬 추론 서버를 시작할 수 있습니다. 여러 옵션이 포함된 대화형 사용자 인터페이스를 통해 LLM의 응답을 수정할 수 있습니다.

또한 읽으십시오 LM Studio를 사용하여 로컬에서 LLM 실행 LM Studio와 주요 기능에 대해 자세히 알아보세요.

올라마 Llama 2, Mistral, Gemma와 같은 대규모 언어 모델을 빠르게 작동할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI) 도구입니다. 당신이 해커나 개발자라면 이 CLI 도구는 환상적인 옵션입니다. 소프트웨어를 다운로드하여 설치하고 'llama run llama2' 명령을 사용하여 LLaMA 2 모델 사용을 시작할 수 있습니다. GitHub 리포지토리에서 다른 모델 명령을 찾을 수 있습니다. 

또한 다른 애플리케이션과 통합할 수 있는 로컬 HTTP 서버를 시작할 수도 있습니다. 예를 들어 로컬 서버 주소를 제공하여 Code GPT VSCode 확장을 사용하고 이를 AI 코딩 도우미로 사용할 수 있습니다.

다음을 통해 코딩 및 데이터 워크플로를 개선하세요. 상위 5개 AI 코딩 도우미. 

LLaMA.cpp CLI와 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 모두 제공하는 도구입니다. 이를 통해 번거로움 없이 로컬에서 오픈 소스 LLM을 사용할 수 있습니다. 이 도구는 완전히 사용자 정의가 가능하며 순수 C/C++로 작성되었으므로 모든 쿼리에 대해 빠른 응답을 제공합니다. 

LLaMA.cpp는 모든 유형의 운영 체제, CPU 및 GPU를 지원합니다. LLaVA, BakLLaVA, Obsidian 및 ShareGPT4V와 같은 다중 모드 모델을 사용할 수도 있습니다.

방법에 대해 알아보십시오 Google Colab에서 Mixtral 8x7b를 무료로 실행하세요 LLaMA.cpp 및 Google GPU를 사용합니다.

사용 RTX와 NVIDIA 채팅, 노트북에 Windows 11 애플리케이션을 다운로드하여 설치해야 합니다. 이 애플리케이션은 최소 30GB RAM과 40GB의 무료 저장 공간을 갖춘 8 시리즈 또는 50 시리즈 RTX NVIDIA 그래픽 카드가 있는 노트북과 호환됩니다. 또한 RTX로 Chat을 원활하게 실행하려면 노트북에 최소 16GB의 RAM이 있어야 합니다.

Chat with RTX를 사용하면 LLaMA 및 Mistral 모델을 노트북에서 로컬로 실행할 수 있습니다. 제공한 문서나 YouTube 동영상을 통해서도 학습할 수 있는 빠르고 효율적인 애플리케이션입니다. 그러나 Chat with RTX는 30 시리즈 GPU 이상에서만 지원되는 TensorRTX-LLM을 사용한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터를 안전하게 비공개로 유지하면서 최신 LLM을 활용하려면 GPT4All, LM Studio, Ollama, LLaMA.cpp 또는 NVIDIA Chat with RTX와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 인터페이스, 명령줄 접근성, 다중 모드 모델 지원 등 각 도구에는 고유한 장점이 있습니다. 올바른 설정을 사용하면 맞춤형 상황 인식 응답을 생성하는 강력한 AI 도우미를 사용할 수 있습니다.

대부분의 기본 요구 사항을 충족하는 GPT4All 및 LM Studio부터 시작하는 것이 좋습니다. 그런 다음 Ollama 및 LLaMA.cpp를 사용해 볼 수 있고 마지막으로 Chat with RTX를 사용해 볼 수 있습니다.
 
 

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/5-ways-to-use-llms-on-your-laptop?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-ways-to-use-llms-on-your-laptop