ഒരു ഫർണിച്ചർ, രക്തരക്ഷസ്സുകൾ കടിച്ചെടുത്ത പോലെയുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളോടെ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടോ? 2023-ൽ ഒരു AI മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് പലർക്കും അങ്ങനെയായിരുന്നു: ആകർഷകവും, കാര്യശേഷി നൽകുന്നതും, മരംകൊണ്ടുള്ള പണി പഠിക്കാൻ തോന്നുന്നത്ര ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്നതും. GPT4All സഹായിച്ചു—സൗഹൃദപരമായ ഇൻസ്റ്റാളർ, മികച്ച UI—എന്നാൽ ഒരുപക്ഷെ ഇത് നിങ്ങൾക്ക് അത്ര അനുയോജ്യമല്ലായിരിക്കാം. എളുപ്പമുള്ള മോഡൽ മാനേജ്മെൻ്റോ, GPU വേഗതയോ, പങ്കിടാൻ കഴിയുന്ന വെബ് UIയോ, അല്ലെങ്കിൽ “എൻ്റെ ഡോക്യുമെൻ്റുകളുമായി ഒന്ന് ചാറ്റ് ചെയ്യാൻ ഒരു വഴി” എന്നുള്ള അതി ലളിതമായ രീതിയിലുള്ള എന്തെങ്കിലും ആവാം നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്.
സന്തോഷകരമായ വാർത്ത: GPT4All-ന് പകരമായി ഒരുപാട് ഓപ്ഷനുകൾ ഇന്നുണ്ട്. അവ സ്വകാര്യത, ഉപകരണത്തിലെ വേഗത, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ക്ലൗഡിലേക്ക് അയക്കാത്തതിലുള്ള സന്തോഷം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇന്ന്, ഞാൻ പ്രധാനപ്പെട്ട ചില ഓപ്ഷനുകൾ പരിചയപ്പെടുത്താം, ഓരോന്നിൻ്റെയും പ്രത്യേകതകൾ വിശദീകരിക്കാം, ഇത് എങ്ങനെ ഒരു സാധാരണ വ്യക്തിക്ക് (നിങ്ങൾക്ക്!) വീട്ടിലോ, ജോലിസ്ഥലത്തോ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ Wi-Fiക്ക് ഒരു എടുക്കുമ്പോളോ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിച്ചുതരാം.
തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു കാര്യം: സോഫ്റ്റ്വെയർ വളരെ വേഗത്തിൽ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ഫീച്ചറുകൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കും, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ ആശ്രയിച്ച് ഇതിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരാം. ഇതിനെ ഒരു യാത്രാ ഗൈഡായി കണക്കാക്കുക, അല്ലാതെ പത്ത് കല്പനകളായി കാണരുത്. 2024–2025 കാലഘട്ടത്തിൽ ആളുകൾ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന Ollama, LM Studio, Text Generation WebUI (oobabooga എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു), Jan, Llama.cpp, LocalAI തുടങ്ങിയ ലോക്കൽ LLM ടൂളുകളാണ് നിങ്ങൾ തിരയുന്നതെങ്കിൽ, ഈ പേരുകൾ മുൻപന്തിയിൽ ഉണ്ടാകും.
എന്തിനാണ് നമ്മൾ പ്രാധാന്യം കൊടുക്കുന്നത്?
“ലോക്കൽ LLM” എന്നത് നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ പദമാണെങ്കിൽ, അതിനർത്ഥം AI മോഡലുകൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മെഷീനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്—ക്ലൗഡ് ഇല്ല, മാസ ബില്ലില്ല, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അറിയാത്ത സെർവറുകളിലേക്ക് പോകുന്നില്ല. വലിയ ക്ലൗഡ് മോഡലുകളുടെ ശക്തി കുറഞ്ഞേക്കാം (ഇപ്പോൾ), എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് സ്വകാര്യതയും, നിയന്ത്രണവും, ശരിയായ മോഡൽ വലുപ്പവും ഹാർഡ്വെയറും തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ അതിശയകരമായ വേഗതയും ലഭിക്കും.
ഇനി, ഈ മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ശരിയായ ടൂൾ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം? നമുക്ക് വ്യക്തിഗത ഇഷ്ടങ്ങൾ അനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
- Ollama: “ഇത് എളുപ്പത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കും” എന്ന കമാൻഡ്-ലൈൻ Concierge
മോഡലുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും മാറ്റാനും ഒരു വാക്ക് മതി എന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ആഗ്രഹിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, Ollama ഒരു പിസ്സ ഓർഡർ ചെയ്യുന്നത് പോലെയാണ്: “ollama run llama3” എന്ന് കൊടുത്താൽ മതി, അത് ശരിയായ , , എന്നിവ കൊണ്ടുവരും. ഇത് ഒരു സർവീസായി പ്രവർത്തിക്കുകയും, വളരുന്ന മോഡലുകളുടെ മെനുവിനായുള്ള ഡൗൺലോഡിംഗ്, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, അപ്ഡേറ്റുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഒറ്റയ്ക്ക് ഉപയോഗിക്കാം, ലോക്കൽ API വഴി മറ്റ് ആപ്പുകളിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യാം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വെബ് UI-യുമായി ജോടിയാക്കാം. ഇത് ലോക്കൽ LLM-കളുടെ യൂണിവേഴ്സൽ റിമോട്ട് പോലെയാണ്.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- പെട്ടെന്നുള്ള തുടക്കം: മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മോഡലുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- മോഡൽ ഹോപ്പിംഗ്: ഈ മണിക്കൂറിൽ Llama 3-യും ഉച്ചയ്ക്ക് ശേഷം ഒരു Mistral വേരിയന്റും പരീക്ഷിക്കാം.
- Integration: ധാരാളം കമ്മ്യൂണിറ്റി ടൂളുകൾക്ക് Ollama-യുടെ ഭാഷ അറിയാം.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- ഇത് കൂടുതലും CLI എക്സ്പീരിയൻസ് ആണ്. പേടിക്കേണ്ടതില്ല, ലളിതമാണ്.
- കൂടുതൽ സമയം ഉപയോഗിക്കാൻ Open WebUI പോലുള്ള ഒരു UI ആവശ്യമാണ്.
നിങ്ങൾ വേഗത്തിൽ വായിക്കുകയാണെങ്കിൽ: Ollama എന്നത് ഫ്രിക്ഷൻ കുറയ്ക്കുന്ന ഒന്നാണ്. 2025-ലെ മികച്ച ലോക്കൽ LLM ടൂളുകളിൽ ഒന്നായി പുതിയ ഗൈഡുകൾ ഇതിനെ സ്ഥിരമായി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു.
- LM Studio: മനുഷ്യർക്കുള്ള മികച്ച “ആപ്പ് പോലുള്ള” അനുഭവം
Ollama കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള പിസ്സയാണെങ്കിൽ, LM Studio നിങ്ങളുടെ അടുത്തുള്ള ആണ്. ഇതൊരു ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ആപ്പാണ്. ഇതിൽ വിഷ്വൽ മോഡൽ കാറ്റലോഗ്, ഒറ്റ ക്ലിക്കിൽ ഡൗൺലോഡുകൾ, ചാറ്റ് വിൻഡോകൾ, , സിസ്റ്റം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഹാൻഡി എന്നിവയുണ്ട്. മറ്റ് ആപ്പുകൾക്ക് കണക്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ലോക്കൽ സെർവർ ഓൺ ചെയ്യാനും കഴിയും, അതായത് “LM Studio നിങ്ങളുടെ പേഴ്സണൽ AI എഞ്ചിനായി വീട്ടിൽ ഉപയോഗിക്കാം.”
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- ടെർമിനലുകളെക്കാൾ ബട്ടണുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ആളുകൾക്ക്.
- ഒരു ടൂൾ വീണ്ടും പഠിക്കാതെ തന്നെ ഒരു മോഡൽ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറുന്നതിനും.
- ലളിതമായ -നും മോഡലുകളുടെ ലൈബ്രറി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- പവർ യൂസർമാർക്ക് ഇതിൻ്റെ മതിയാകാതെ വന്നേക്കാം, പക്ഷെ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പഠിച്ചാൽ ഉപയോഗപ്രദമാകും.
- എല്ലാ ലോക്കൽ ടൂളുകളെയും പോലെ, പ്രകടനം നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയറിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
LM Studio-യെ ലോക്കലായി മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ടൂളുകളിൽ ഒന്നായി പലപ്പോഴും തിരഞ്ഞെടുക്കാറുണ്ട്. എന്തുകൊണ്ടെന്നാൽ, ഇത് പുതിയ ആളുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്ന ഒന്നാണ്.
- Text Generation WebUI (oobabooga): സ്വിസ് ആർമി ചാറ്റ് ലാബ്
ഇതൊരു ആണ്: നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ലോക്കൽ വെബ് ആപ്പ്. എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ, റോൾ കാർഡുകൾ, , ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് , ഒരു ഡൈനർ മെനുവിനേക്കാൾ കൂടുതൽ എന്നിവ ഇതിലുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടപ്പെട്ട വെള്ളി രാത്രി എന്നത് “ആറ് മോഡലുകൾക്കും രണ്ട് GPU-കൾക്കും കുറുകെയുള്ള ടോക്കൺ സാമ്പിളിംഗ് താരതമ്യം ചെയ്യുക” എന്നതാണെങ്കിൽ, ഇതാണ് നിങ്ങളുടെ സ്ഥലം.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- ആഴത്തിലുള്ള കസ്റ്റമൈസേഷൻ: സാമ്പിളിംഗ് രീതികൾ, LoRA ലോഡ്ഔട്ടുകൾ, പ്രീസെറ്റുകൾ.
- വ്യക്തിഗതവും റോൾ-പ്ലേ ചാറ്റുകളും, ക്രിയേറ്റീവ് റൈറ്റിംഗ്, പരീക്ഷണങ്ങൾ.
- നീണ്ട സെഷനുകളും പ്ലഗിന്നുകളും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- സജ്ജീകരണം ഒരു-ക്ലിക്ക് ഇൻസ്റ്റാളേഷനെക്കാൾ കൂടുതൽ സമയം എടുത്തേക്കാം.
- ശക്തി കൂടുമ്പോൾ സങ്കീർണതയും കൂടും. ഇതൊരു ലാബ് ആണ്, സ്പാ അല്ല.
- Jan: സൗഹൃദപരവും, എല്ലാം ഒരുമിച്ചുള്ളതും, ഇൻ്റർനെറ്റ് ആവശ്യമില്ലാത്തതുമായ ആപ്പ്
Jan ഒരു “AI റ്റു-ഗോ” ബാഗ് പോലെയാണ്: ഇതിൽ എഞ്ചിനും മോഡലുകളും ഒരുമിച്ചുണ്ട്, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കുഴപ്പവുമില്ലാതെ ഓഫ്ലൈനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്: “ലോക്കൽ-LLM രഹസ്യ കോഡുകൾ പഠിക്കാതെ എനിക്ക് ഒരു പ്രൈവറ്റ് ചാറ്റ് അസിസ്റ്റന്റ് വേണം.” ഇത് സ്വകാര്യതക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നതും, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്നതുമായ ഒന്നുമാണ്.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- ഓഫ്ലൈനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നവർക്കും യാത്രക്കാർക്കും.
- ഇൻ്റർനെറ്റ് ഇല്ലാതെ ചാറ്റ് ചെയ്യാനും, എഴുതാനും, ലളിതമായ കോഡിംഗ് സഹായത്തിനും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- DIY സ്റ്റാക്കിനെ അപേക്ഷിച്ച് മോഡൽ മെനു അത്ര വലുതല്ല.
- പവർ യൂസർമാർക്ക് മറ്റ് ടൂളുകളെക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഇതിൻ്റെ പരിധികൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സാധിക്കും.
- Llama.cpp and friends: പ്രകടനത്തിനുള്ള പ്ലംബിംഗ്
പല ലോക്കൽ ടൂളുകളുടെയും പിന്നിൽ Llama.cpp ആണ്—ഇവ CPU-കളിലും GPU-കളിലും അതിശയകരമായ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത C/C++ ഇംപ്ലിമെൻ്റേഷൻ ആണിത്. നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ ഇത് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ Ollama, LM Studio പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാം. നിങ്ങൾക്ക് ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഫോർമാറ്റുകളെക്കുറിച്ച് അറിയാമെങ്കിൽ, ഇതാണ് നിങ്ങളുടെ തട്ടകം.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- Bare-metal പ്രകടനവും മികച്ച നിയന്ത്രണവും.
- ശ്രദ്ധയോടെയുള്ള ക്വാണ്ടൈസേഷനോടുകൂടി എളിയ ഹാർഡ്വെയറിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സാധിക്കും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- DIY ചെയ്യേണ്ടി വരും. കുറച്ച് വായനയും ടെർമിനൽ സമയവും പ്രതീക്ഷിക്കുക.
- LocalAI: ഡ്രോപ്പ്-ഇൻ API റീപ്ലേസ്മെൻ്റ് ആഗ്രഹങ്ങൾ
LocalAI, AI API-കളെ ലോക്കലായി അനുകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആപ്പ് OpenAI-ശൈലിയിലുള്ള ഒരു പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, LocalAI നിങ്ങളുടെ ലാപ്ടോപ്പിലോ സെർവറിലോ പ്ലഗ്-കോംപാറ്റിബിൾ ആയിരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഡെവലപ്പർമാർക്ക്, ഇത് ഒരു ആണ്: നിങ്ങളുടെ കോഡിന്റെ പകുതിയും മാറ്റിയെഴുതാതെ സ്വകാര്യതയും പോർട്ടബിലിറ്റിയും ലഭിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- ഒരു ലോക്കൽ, പ്രൈവറ്റ് API ആവശ്യമുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്ക്, അത് “ക്ലൗഡ് പോലെ പ്രവർത്തിക്കും.”
- സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റർമാർക്കും ചെറിയ ടീമുകൾക്കും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്ന ആപ്പുകളെക്കാൾ കൂടുതൽ സജ്ജീകരണവും മെയിൻ്റനൻസും ആവശ്യമാണ്.
- Open WebUI (തുടങ്ങിയവ): നിങ്ങളുടെ എഞ്ചിനുകൾക്കുള്ള സൗഹൃദപരമായ മുഖം
Ollama പോലുള്ള ഒരു ബാക്ക്-എൻഡിനെ Open WebUI പോലുള്ള ഒരു ഫ്രണ്ട്-എൻഡുമായി ജോടിയാക്കുക, അപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഹിസ്റ്ററി, ഫയൽ അപ്ലോഡുകൾ, മൾട്ടി-മോഡൽ സ്വിച്ചിംഗ് എന്നിവയുള്ള മനോഹരമായ ഒരു ചാറ്റ് ഇൻ്റർഫേസ് ലഭിക്കും. നിങ്ങളുടെ ലോക്കൽ AI-ക്ക് ഒരു സ്വീകരണമുറി നൽകുന്നത് പോലെയാണിത്.
ഏറ്റവും മികച്ചത്:
- വൃത്തിയും വെടിപ്പുമുള്ള, ബ്രൗസർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചാറ്റ് ആവശ്യമുള്ള ടീമുകൾക്കും വീടുകൾക്കും.
- ഒരൊറ്റ ഇൻ്റർഫേസിൽ ഒന്നിലധികം ബാക്ക്-എൻഡ് മോഡലുകളെ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
- നിങ്ങൾ രണ്ട് ലെയറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യണം—എഞ്ചിനും UI-യും.
ഏതാണ് നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്? ലോക്കൽ LLM-കൾക്കായുള്ള ഒരു വ്യക്തിത്വ ക്വിസ്
- “എനിക്ക് വേഗത്തിൽ തുടങ്ങണം, കമാൻഡ് ലൈൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ എനിക്ക് പ്രശ്നമില്ല.” Ollama തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- “ദയവായി എനിക്ക് ബട്ടണുകളുള്ള ഒരു നല്ല ആപ്പ് തരൂ.” LM Studio തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- “ഞാനൊരു ആണ്, അതുകൊണ്ട് ഞാൻ ഇങ്ങനെയായിരിക്കുന്നു.” Text Generation WebUI തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- “ഓഫ്ലൈൻ, പ്രൈവറ്റ്, എല്ലാം ഒരുമിച്ച്.” Jan തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- “ഞാൻ ആപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, എനിക്ക് ഒരു ലോക്കൽ API വേണം.” LocalAI തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- “എനിക്ക് അളവറ്റ നിയന്ത്രണവും വേഗതയും വേണം.” Llama.cpp നേരിട്ട് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ നിർമ്മിച്ച ടൂളുകൾ).
പ്രകടനത്തെയും ഹാർഡ്വെയറിനെയും കുറിച്ച് ഒരു വാക്ക്
ലോക്കൽ മോഡലുകൾ GPU-കളിൽ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കും, എന്നാൽ ചെറിയ, ക്വാണ്ടൈസ് ചെയ്ത മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആധുനിക CPU-കൾക്ക് അത്ഭുതകരമായ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ Minesweeper കളിക്കുമ്പോൾ ലാപ്ടോപ്പ് ചൂടാകുന്ന ഒരാളാണെങ്കിൽ 70B-പാരാമീറ്റർ മോഡൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാതിരിക്കുക. സാധാരണ എഴുത്തിനും ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗിനും 3B–8B മോഡലുകൾ പരീക്ഷിക്കുക; ഒരു GPU ഉണ്ടെങ്കിൽ 13B–14B-ലേക്ക് പോകുക; നിങ്ങൾക്ക് അത്യാവശ്യമാണെങ്കിൽ മാത്രം വലിയ മോഡലുകളിലേക്ക് പോകുക.
(മോഡലിന് എത്ര ടെക്സ്റ്റ് “ഓർമ്മിക്കാൻ കഴിയും” എന്നത്) നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും പ്രധാനമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റ് Q&A ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ അയയ്ക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മോഡലും ടൂളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക അല്ലെങ്കിൽ (RAG) ഉപയോഗിച്ച് “ആദ്യം തിരയുക, എന്നിട്ട് ഉത്തരം നൽകുക.” ഇപ്പോൾ പല ടൂളുകളും ഡോക്യുമെൻ്റ് ഇൻഡെക്സിംഗിൽ ഉണ്ടാക്കിയിട്ടുണ്ട്. അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു PDF ഡ്രോപ്പ് ചെയ്തിട്ട് “റീഫണ്ട് പോളിസി ഏത് പേജിലാണ് ഒളിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്ന് പറയൂ” എന്ന് ചോദിക്കാം.
സ്വകാര്യതയുടെ കാര്യമോ?
ലോക്കൽ LLM-കൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ഉപകരണത്തിൽ തന്നെ സൂക്ഷിക്കുന്നു, അതുകൊണ്ടാണ് പലരും ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത്. എന്നാൽ ഓർമ്മിക്കുക: പ്ലഗിന്നുകൾ, എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ, “ഇൻ്റർനെറ്റിൽ നിന്ന് ഈ മോഡൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക” എന്നതിലുമെല്ലാം ഇൻ്റർനെറ്റ് ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം കാലികമാക്കി നിലനിർത്തുക, വിശ്വസനീയമായ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് മോഡലുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക, സെൻസിറ്റീവ് ഫയലുകൾ ശ്രദ്ധയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. ലോക്കൽ എന്ന് കരുതി അശ്രദ്ധമായിരിക്കരുത്.
ഒരു കുഴപ്പവുമില്ലാതെ എങ്ങനെ മറ്റ് ഓപ്ഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കാം
- LM Studio-യിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ഇത് സൗഹൃദപരമാണ്, നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയറിലെ മോഡൽ വലുപ്പങ്ങളെയും വേഗതയെയും കുറിച്ച് ഒരു ധാരണ നൽകുന്നു.
- അടുത്തതായി Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. ഇത് ഒരു ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് എഞ്ചിനായി ഉപയോഗിച്ച് Open WebUI പോലുള്ള ഒരു ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് പരീക്ഷിക്കുക.
- കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടെങ്കിൽ, വിപുലമായ ഫീച്ചറുകൾക്കും Text Generation WebUI ഉപയോഗിക്കുക.
- “ഓഫ്ലൈൻ ബണ്ടിൽ” നിങ്ങളെ സന്തോഷിപ്പിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, Jan പരീക്ഷിച്ച് നിങ്ങളുടെ ദൈനംദിന ജോലികൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണോ എന്ന് നോക്കുക.
ഓരോ ടൂളിനോടും ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:
- ഇതിന് ഒരു മോഡൽ വേഗത്തിൽ ലോഡ് ചെയ്യാനും ചാറ്റിംഗിന് ആവശ്യമായ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാനും കഴിയുമോ?
- മോഡലുകൾ മാറ്റുന്നതും നിങ്ങളുടെ ചാറ്റ് ഹിസ്റ്ററി സൂക്ഷിക്കുന്നതും എളുപ്പമാണോ?
- ഇമെയിലുകൾ, കുറിപ്പുകൾ, കോഡ് സ്നിപ്പറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെൻ്റ് Q&A പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ ദൈനംദിന ജോലികൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുമോ?
ഒരു സൗഹൃദപരമായ യാഥാർത്ഥ്യ ബോധം: ചെറിയ മോഡലുകളും വലിയ പ്രതീക്ഷകളും
നമ്മൾ ഇപ്പോൾ “ഏകദേശം നല്ല” ഒരു കാലഘട്ടത്തിലാണ്. ചെറിയ മോഡലുകൾ ഒരു വർഷം മുമ്പത്തേതിനേക്കാൾ മികച്ചതാണ്, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ സാധാരണ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഒരു 7B മോഡലിന് ഒരു മികച്ച നിയമപരമായ രേഖ എഴുതാനോ അല്ലെങ്കിൽ ആയിരം ലൈനുകളുള്ള ഒരു കോഡ് ടോപ്-ടിയർ ക്ലൗഡ് മോഡലിനെപ്പോലെ ചെയ്യാനോ സാധ്യതയില്ല. നിങ്ങൾ പരിധിയിൽ എത്തിയാൽ, അത് നിങ്ങളല്ല—അത് ഫിസിക്സും, കണക്കും, താപഗതികം നമ്മെ നോക്കി പുച്ഛിക്കുന്നതുമാണ്.
GPT4All ഇപ്പോൾ എവിടെയാണ്?
GPT4All ഇപ്പോളും ഒരു മികച്ച ചോയ്സ് ആണ്, പ്രത്യേകിച്ച് അതിൻ്റെ എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്ന ആപ്പും ലോക്കൽ മോഡൽ കാറ്റലോഗും. എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിലുള്ള എഞ്ചിൻ മാനേജ്മെൻ്റ് (Ollama), കൂടുതൽ “നേറ്റീവ് ആപ്പ്” അനുഭവം (LM Studio), അളവറ്റ (Text Generation WebUI), അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രീ-ബണ്ടിൽഡ് ഓഫ്ലൈൻ അനുഭവം (Jan) എന്നിവ വേണമെങ്കിൽ, മുകളിൽ കൊടുത്തവയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായത് തിരഞ്ഞെടുക്കാം. GPT4All-നെ പുതിയ ആളുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ ഏറ്റവും എളുപ്പമുള്ള ടൂളായി കണക്കാക്കുന്നില്ല.
യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യങ്ങൾ: ഏത് ആണ് വിജയിക്കുന്നത്?
- : നിങ്ങൾ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ എഴുതുകയും, ടൈറ്റിലുകൾ കണ്ടെത്തുകയും, ഒരു സൗഹൃദപരമായ ശബ്ദത്തിൽ ഖണ്ഡികകൾ മാറ്റിയെഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു. LM Studio-യും ഒരു 7B–8B മോഡലും ഒരുപോലെ പ്രവർത്തിക്കും.
- സ്വകാര്യതക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന കൺസൾട്ടൻ്റ്: നിങ്ങൾ ക്ലയിന്റ് ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും ക്ലൗഡ് ഉപയോഗിക്കാതെ പ്രൊപ്പോസലുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. Ollama-യെ Open WebUI-യുമായി ജോടിയാക്കുക, PDF-കൾ റഫർ ചെയ്യാൻ ഒരു ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾ രഹസ്യങ്ങൾ ചോർത്താത്ത ഒരു ആയിരിക്കും.
- : നിങ്ങൾ സാമ്പിളിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ, , ക്രിയേറ്റീവ് റൈറ്റിംഗിനായുള്ള മോഡലുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം നടത്തുന്നു. Text Generation WebUI ആണ് നിങ്ങളുടെ കളിസ്ഥലം.
- ഡെവലപ്പർ: ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിക്കാതെ ആപ്പുകൾ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ഒരു ലോക്കൽ API ആഗ്രഹിക്കുന്നു. LocalAI (അല്ലെങ്കിൽ Ollama-യുടെ API) പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ കോഡിന് വ്യത്യാസം അറിയില്ല, നിങ്ങളുടെ ലാപ്ടോപ്പ് ഒരു ഡാറ്റ സെൻ്റർ പോലെ പ്രവർത്തിക്കും.
- യാത്രക്കാരൻ: നിങ്ങൾ വിമാനത്തിൽ Wi‑Fi ഇല്ലാതെ യാത്ര ചെയ്യുകയാണ്, എന്നിരുന്നാലും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു എഴുത്ത് സഹായിയെ ആവശ്യമുണ്ട്. Jan ആണ് നിങ്ങളുടെ അസിസ്റ്റന്റ്.
: പ്രശ്നങ്ങളുണ്ടാകുമ്പോൾ
- വേഗത കുറവാണ്: ചെറുതും കൂടുതൽ ആയതുമായ ഒരു മോഡൽ (Q4_K_M പോലെ) പരീക്ഷിക്കുക. കുറയ്ക്കുക. മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്പുകൾ ക്ലോസ് ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു GPU ഉണ്ടെങ്കിൽ, ടൂൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- ഓർമ്മക്കുറവുണ്ട്: നിങ്ങളുടെ RAM അനുവദിക്കുകയാണെങ്കിൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുക. അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ “തിരയാൻ” മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു RAG സജ്ജമാക്കുക.
- രസകരമല്ലാത്ത സംഭാഷണം: സിസ്റ്റം -കളും ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്കിഷ്ടപ്പെട്ട ഒരു ഖണ്ഡിക കാണിച്ചിട്ട് “ഇതുപോലെ എഴുതുക, പക്ഷെ ഇതിനെക്കുറിച്ച് ആയിരിക്കണം എന്ന് പറയുക.”
- മോഡലുകൾ ലോക്കലായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുള്ള മികച്ച ടൂളുകൾ—LM Studio, Jan, Llamafile, GPT4All, Ollama, Llama.cpp എന്നിവ.
FAQ
Q1: തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച GPT4All ഏതൊക്കെയാണ്?
LM Studio-യിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, അതിനു ശേഷം എളുപ്പത്തിൽ മോഡലുകൾ മാറ്റാനും നടത്താനും Ollama ഉപയോഗിക്കുക. കൂടുതൽ ഫീച്ചറുകളുള്ള ഒരു വെബ് UI ആണ് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെങ്കിൽ, Text Generation WebUI തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
Q2: സാധാരണ ലാപ്ടോപ്പിൽ ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന GPT4All ഏതാണ്?
വേഗത നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയറിനെയും മോഡലിന്റെ വലുപ്പത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. Ollama-യും 7B–8B മോഡലും (അല്ലെങ്കിൽ LM Studio ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത്) വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കും; GPU ലഭ്യമാണെങ്കിൽ അത് ഉപയോഗിക്കുക.
Q3: GPT4All-ന് പകരം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും ലളിതമായ ഏതാണ്?
എല്ലാം ഒരുമിച്ചുള്ളതും, -യുമായ Jan പരീക്ഷിക്കുക. കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്ന മറ്റൊന്നാണ് LM Studio.
Q4: GPT4All -ന് പ്രൈവറ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റ് Q&A കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
ഉവ്വ്— (RAG) അല്ലെങ്കിൽ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുക. Ollama-യേയോ LM Studio-യേയോ ഒരു വെബ് UI-യുമായി (Open WebUI പോലെ) ജോടിയാക്കുക.
Q5: ഞാൻ ലോക്കൽ LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കണോ അതോ Sider.AI പോലുള്ള ഒരു ബ്രൗസർ അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കണോ?
രണ്ടും ഉപയോഗിക്കേണ്ട സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുക: സ്വകാര്യതയ്ക്കും ഓഫ്ലൈൻ ജോലികൾക്കും ലോക്കൽ LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കുക, നിങ്ങൾ ഒരു പേജ് ചെയ്യുകയോ മറുപടി എഴുതുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ Sider.AI ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു വിജയിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് പകരം, ഓരോ ജോലിക്കും ശരിയായ ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാനം. 
