Windows 11 PC에서 로컬로 LLM을 실행하기 위한 최고의 무료 도구
데이터를 안전하게 보관하고 기기에 보관하고 싶으신가요? 많은 클라우드 기반 LLM 서비스는 API 사용에 따라 지속적인 구독 요금을 부과합니다. 게다가 원격 지역에 있는 개인이나 인터넷 접속이 불안정한 개인은 이러한 클라우드 솔루션을 선호하지 않는 경우가 많습니다. 그렇다면 어떤 대안이 있을까요?
다행히도 로컬 LLM 도구를 활용하면 이러한 비용을 없애는 데 도움이 되어 사용자가 개인 하드웨어에서 직접 모델을 작동할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 인터넷 연결 없이도 데이터를 처리할 수 있으므로 외부 서버에서 정보에 액세스할 수 없습니다. 또한 워크플로에 맞게 특별히 맞춤화된 인터페이스를 제공합니다.
이 가이드에서는 개인 정보 보호, 경제성, 성과에 대한 귀하의 요구 사항에 맞춰 선별된 무료 로컬 LLM 도구 목록을 제시합니다 .
Windows 11 PC를 위한 최고의 무료 LLM 도구
철저한 테스트와 평가를 거친 몇 가지 뛰어난 무료 로컬 LLM 도구는 다음과 같습니다.
- 1월
- LM 스튜디오
- GPT4ALL
- 뭐든지LLM
- 장차 ~ 가 되는
1] 1월
ChatGPT에 익숙하다면 Jan은 오프라인에서 작동하도록 설계된 유사한 도구입니다. 장치에서만 작동하여 로컬 네트워크에서 비공개로 텍스트를 만들고, 분석하고, 처리할 수 있습니다.
Jan은 Mistral, Nvidia 또는 OpenAI와 같은 최상위 모델을 특징으로 하며, 외부 서버로 데이터를 전송하지 않고도 사용할 수 있습니다. 이는 클라우드 기반 옵션보다 데이터 보안을 우선시하는 사용자에게 탁월한 선택입니다.
특징
- 사전 구성된 모델: 추가 설치 없이 바로 사용할 수 있는 AI 모델이 갖춰져 있습니다.
- 사용자 정의: 대시 보드 색상을 개인화하고 단색 또는 반투명 테마를 선택하세요.
- 맞춤법 검사: 이 기능을 활용하여 맞춤법 오류를 교정하세요.
장점
- Hugging Face 소스를 통해 모델을 가져올 수 있습니다.
- 더욱 광범위한 사용자 정의를 위한 확장 기능을 지원합니다.
- 완전 무료로 사용 가능합니다.
단점
- 커뮤니티 지원이 제한적이어서 사용할 수 있는 튜토리얼과 리소스가 줄었습니다.
2] LM 스튜디오
LM Studio는 ChatGPT와 같은 언어 모델을 컴퓨터에서 바로 활용할 수 있는 또 다른 로컬 LLM 도구입니다. 쿼리를 이해하고 응답하는 능력을 향상시키는 고급 모델을 제공하며, 더 나은 개인 정보 보호 및 제어를 위해 로컬라이제이션을 정확하게 유지합니다.
이 도구는 로컬에서 실행되는 동안 문서를 요약하고, 콘텐츠를 생성하고, 답변을 제공하고, 심지어 프로그래밍을 지원할 수도 있습니다. 배포 전에 다양한 모델과 시스템의 호환성을 평가하여 시간과 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
특징
- 파일 업로드 및 RAG 통합: 맞춤형 응답을 위해 PDF, DOCX, TXT, CSV 등 다양한 문서 유형을 업로드합니다.
- 다양한 사용자 정의 옵션: 인터페이스에 대해 다양한 색상 테마와 복잡도 수준을 선택하세요.
- 풍부한 리소스: 사용자를 위한 문서 및 학습 리소스를 제공합니다.
장점
- Linux, Mac, Windows와 호환됩니다.
- 개발자를 위한 로컬 서버 구성이 가능합니다.
- 엄선된 언어 모델을 제공합니다.
단점
- 특히 초기 설정 시 초보자에게는 어려움이 있을 수 있습니다.
3] GPT4ALL
GPT4ALL은 인터넷 연결이나 API 통합 없이 작동하도록 설계된 또 다른 고급 LLM 도구입니다. 이 애플리케이션은 GPU 없이도 실행할 수 있지만, GPU가 있는 경우 이를 활용하여 광범위한 사용자가 액세스할 수 있습니다. 다양한 LLM 아키텍처를 지원하여 많은 오픈 소스 모델 및 프레임워크와의 호환성을 보장합니다.
이 도구는 백엔드에 llama.cpp를 사용하여 하이엔드 컴퓨팅 리소스가 필요 없이 CPU와 GPU 모두에서 성능을 향상시킵니다. GPT4ALL은 Intel과 AMD 프로세서 모두와 원활하게 작동하여 GPU를 활용하여 최적화된 처리 속도를 낼 수 있습니다.
특징
- 로컬 파일 통합: 모델은 로컬 문서를 통해 PDF나 텍스트 파일과 같은 로컬 문서를 쿼리하고 상호 작용할 수 있습니다.
- 메모리 효율성: 많은 모델은 메모리 및 처리 요구 사항을 줄이기 위해 4비트 버전으로 제공됩니다.
- 광범위한 모델 저장소: GPT4ALL은 Hugging Face 등의 저장소에서 1000개 이상의 오픈소스 모델을 호스팅합니다.
장점
- 오픈 소스이며 운영이 투명합니다.
- 기업이 오프라인에서 AI를 활용할 수 있도록 구체적인 솔루션을 제공합니다.
- 사용자의 개인정보 보호를 강력히 강조합니다.
단점
- Chromebook에 사용되는 것과 같은 ARM 프로세서에 대한 지원이 제한적입니다.
4] 뭐든지LLM
AnythingLLM은 광범위한 사용자 정의를 허용하고 개인 AI 경험을 보장하는 오픈 소스 LLM입니다. 사용자는 Windows, Mac 또는 Linux를 사용하든 로컬 장치에서 오프라인으로 LLM을 구현하고 실행할 수 있으므로 완전한 데이터 기밀성을 보장합니다.
이 도구는 최소한의 설정으로 간단한 설치를 원하는 개인 사용자에게 특히 적합합니다. 개인이나 기업이 배포할 수 있는 개인 ChatGPT 시스템과 유사하게 작동합니다.
특징
- 개발자 친화적: 맞춤형 통합을 위한 포괄적인 API를 제공합니다.
- 도구 통합: 추가 도구를 통합하고 API 키를 생성하는 기능.
- 신속한 설치: 한 번의 클릭으로 설치가 가능하도록 설계되었습니다.
장점
- LLM 활용에 있어 높은 유연성이 있습니다.
- 문서 중심 기능.
- 사용자 작업을 자동화하는 AI 에이전트를 갖춘 플랫폼입니다.
단점
- 여러 사용자에 대한 지원이 부족합니다.
- 고급 기능을 사용하는 것은 어려울 수 있습니다.
5] 될
Ollama는 API에 의존하지 않고 로컬 챗봇을 만드는 데 대한 완전한 제어권을 사용자에게 제공합니다. 이 도구는 현재 개발자의 상당한 기여로 인해 혜택을 받고 있으며, 향상된 기능을 위한 빈번한 업데이트와 향상을 보장합니다. 논의된 다른 옵션과 달리 Ollama는 모델 설치 및 출시를 위한 터미널 인터페이스를 통해 작동합니다.
설치하는 모든 모델은 고유한 구성과 무게 설정을 가질 수 있어 머신에서 소프트웨어 충돌을 방지할 수 있습니다. 게다가 Ollama는 OpenAI 호환 API를 제공하여 OpenAI 모델을 활용하는 모든 애플리케이션과 손쉽게 통합할 수 있습니다.
특징
- 로컬 모델 호스팅: Ollama를 사용하면 Llama 및 Mistral과 같은 대규모 언어 모델을 오프라인에서 실행할 수 있습니다.
- 모델 사용자 정의: 고급 사용자는 Modefile을 통해 모델 동작을 조정할 수 있습니다.
- OpenAI API와 통합: Ollama에는 OpenAI의 제품과 일치하는 REST API가 포함되어 있습니다.
- 리소스 관리: 시스템 과부하를 방지하기 위해 CPU 및 GPU 리소스를 효율적으로 사용합니다.
장점
- 다양한 모델이 포함된 견고한 컬렉션입니다.
- PyTorch와 같은 라이브러리에서 모델을 가져오는 기능
- 광범위한 라이브러리 지원과 잘 통합됩니다.
단점
- 그래픽 사용자 인터페이스가 제공되지 않습니다.
- 비교적 높은 저장 공간 요구 사항.
결론
결론적으로, 로컬 LLM 도구는 클라우드 기반 모델에 대한 훌륭한 대안을 제시하여, 비용이 전혀 들지 않는 향상된 프라이버시와 완전한 제어를 보장합니다. 간단한 사용성이나 광범위한 사용자 정의 옵션을 원하든, 강조된 도구는 다양한 전문 지식 수준과 요구 사항을 충족합니다.
적절한 도구를 선택하는 것은 처리 능력과 호환성과 같은 요소에 따라 달라지며, 이를 통해 개인 정보를 침해하거나 구독료를 지불하지 않고도 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.
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