Windows 11 PC で LLM をローカルに実行するための無料ツール
データを安全に保ち、デバイス上に保存しておきたいとお考えですか? 多くのクラウドベースの LLM サービスでは、API の使用に応じて継続的なサブスクリプション料金が課せられます。さらに、遠隔地にいる人やインターネット アクセスが不安定な人は、こうしたクラウド ソリューションを好まないことがよくあります。では、どのような代替手段があるのでしょうか?
幸いなことに、ローカル LLM ツールを利用すると、これらの費用を削減でき、ユーザーは自分のハードウェアで直接モデルを操作できるようになります。これらのツールを使用すると、インターネットに接続せずにデータを処理できるため、外部サーバーから情報にアクセスできなくなります。さらに、ワークフローに合わせてカスタマイズされたインターフェイスも提供されます。
このガイドでは、プライバシー、手頃な価格、パフォーマンスのニーズに合った無料のローカル LLM ツールの厳選リストを紹介します。
Windows 11 PC 向けの無料 LLM ツールトップ 10
以下は、徹底的なテストと評価を受けた、優れた無料のローカル LLM ツールです。
- ヤン
- LMスタジオ
- GPT4ALL
- 何でもLLM
- であること
1] 1月
ChatGPT をご存知の方のために説明すると、Jan はオフラインで機能するように設計された同様のツールです。デバイス上でのみ動作し、ローカル ネットワーク上で非公開でテキストを作成、分析、処理できます。
Jan は、Mistral、Nvidia、OpenAI などのトップクラスのモデルを備えており、外部サーバーにデータを送信せずに使用できます。そのため、クラウドベースのオプションよりもデータ セキュリティを優先するユーザーにとって最適な選択肢となります。
特徴
- 事前構成済みモデル:追加のインストールを必要としない、すぐに使用できる AI モデルを搭載しています。
- カスタマイズ:ダッシュボードの色をカスタマイズし、無地または半透明のテーマを選択します。
- スペルチェック:この機能を使用してスペルの誤りを修正します。
長所
- Hugging Face ソース経由でのモデルのインポートを許可します。
- より高度なカスタマイズを可能にする拡張機能をサポートします。
- 完全に無料でご利用いただけます。
短所
- コミュニティのサポートが限られているため、利用できるチュートリアルやリソースが少なくなります。
2] LMスタジオ
LM Studio は、ChatGPT などの言語モデルをマシン上で直接利用できる、もう 1 つのローカル LLM ツールです。クエリを理解して応答する能力を高める高度なモデルを提供し、ローカリゼーションを正確に維持してプライバシーと制御を向上させます。
このツールは、ローカルで実行しながら、ドキュメントを要約したり、コンテンツを生成したり、回答を提供したり、プログラミングを支援したりすることができます。展開前にさまざまなモデルとシステムの互換性を評価できるため、時間とリソースを効率的に使用できます。
特徴
- ファイルのアップロードと RAG 統合:カスタマイズされた応答を得るために、PDF、DOCX、TXT、CSV などのさまざまな種類のドキュメントをアップロードします。
- 幅広いカスタマイズ オプション:インターフェースの複数のカラー テーマと複雑さのレベルから選択します。
- 豊富なリソース:ユーザー向けのドキュメントと学習リソースを提供します。
長所
- Linux、Mac、Windows と互換性があります。
- 開発者向けのローカル サーバー構成が利用可能です。
- 厳選された言語モデルを提供します。
短所
- 特に初期設定時には、初心者にとって難しい場合があります。
3] GPT4ALL
GPT4ALL は、インターネット接続や API 統合を必要とせずに動作するように設計された、もう 1 つの高度な LLM ツールです。このアプリケーションは GPU なしでも実行できますが、利用可能な場合は GPU を利用することができるため、幅広いユーザーが利用できます。さまざまな LLM アーキテクチャをサポートし、多くのオープンソース モデルやフレームワークとの互換性を確保しています。
このツールはバックエンドに llama.cpp を採用しており、ハイエンドのコンピューティング リソースを必要とせずに CPU と GPU の両方のパフォーマンスを向上させます。GPT4ALL は Intel と AMD の両方のプロセッサでシームレスに動作し、GPU を利用して処理速度を最適化できます。
特徴
- ローカル ファイル統合:モデルは、ローカル ドキュメントを通じて PDF やテキスト ファイルなどのローカル ドキュメントを照会したり操作したりできます。
- メモリ効率:多くのモデルは、メモリと処理要件を削減するために 4 ビット バージョンで利用できます。
- 広大なモデル リポジトリ: GPT4ALL は、Hugging Face などのリポジトリから 1000 を超えるオープン ソース モデルをホストします。
長所
- オープンソースで運用が透明です。
- 企業がオフラインで AI を活用するための特別なソリューションを提供します。
- ユーザーのプライバシーを重視します。
短所
- Chromebook で使用されるような ARM プロセッサのサポートは限定的です。
4] 何でもLLM
AnythingLLM は、広範なカスタマイズを可能にし、プライベートな AI エクスペリエンスを保証するオープンソースの LLM です。これにより、ユーザーは Windows、Mac、Linux のいずれを使用していても、ローカル デバイス上でオフラインで LLM を実装および実行でき、完全なデータ機密性が保証されます。
このツールは、最小限のセットアップで簡単にインストールしたい個人ユーザーに特に適しています。個人や企業が導入できるプライベート ChatGPT システムと同様に動作します。
特徴
- 開発者フレンドリー:カスタム統合のための包括的な API を提供します。
- ツール統合:追加のツールを組み込み、API キーを生成する機能。
- 迅速なインストール:ワンクリックでインストールできるように設計されています。
長所
- LLM 活用における高い柔軟性。
- ドキュメント中心の機能。
- ユーザーのタスクを自動化する AI エージェントを備えたプラットフォーム。
短所
- 複数ユーザーのサポートがありません。
- 高度な機能の操作は難しい場合があります。
5] なる
Ollama は、API に依存せずにローカル チャットボットの作成をユーザーが完全に制御できるようにします。このツールは現在、開発者からの多大な貢献の恩恵を受けており、頻繁な更新と機能強化によって機能が向上しています。説明されている他のオプションとは異なり、Ollama はモデルのインストールと起動にターミナル インターフェイスを介して動作します。
インストールするモデルごとに異なる構成と重み設定が可能で、マシン上でのソフトウェアの競合を防止できます。さらに、Ollama は OpenAI 互換 API を備えているため、OpenAI モデルを使用するあらゆるアプリケーションと簡単に統合できます。
特徴
- ローカル モデル ホスティング: Ollama を使用すると、Llama や Mistral などの大規模な言語モデルをオフラインで実行できます。
- モデルのカスタマイズ:上級ユーザーは、モードファイルを通じてモデルの動作を調整するオプションがあります。
- OpenAI API との統合: Ollama には、OpenAI の提供内容に沿った REST API が含まれています。
- リソース管理:システムの過負荷を回避するために、CPU および GPU リソースを効率的に使用します。
長所
- 多様なモデルの充実したコレクションをご用意しております。
- PyTorch などのライブラリからモデルをインポートする機能。
- 広範なライブラリ サポートと適切に統合されます。
短所
- グラフィカル ユーザー インターフェイスは提供されていません。
- 比較的高いストレージ要件。
結論
結論として、ローカル LLM ツールはクラウドベースのモデルに代わる優れた選択肢であり、コストをかけずにプライバシーを強化し、完全な制御を保証します。シンプルな使いやすさを求める場合でも、広範なカスタマイズ オプションを求める場合でも、ここで紹介したツールはさまざまな専門知識のレベルと要件に対応します。
適切なツールを選択するには、処理能力や互換性などの要素を考慮する必要があります。これにより、プライバシーを犠牲にしたり、サブスクリプション料金を支払ったりすることなく、AI のパワーを活用できるようになります。
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