AnythingLLM срещу Ollama срещу GPT4All: Кое е по-доброто LLM за локално изпълнение?

1. Прилики и разлики

2. Изисквания за ресурси

AnythingLLM

Едно от предимствата на стартирането на AnythingLLM локално на вашия Windows, Mac или дори Raspberry Pi е, че може да се персонализира. Следователно точното изискване ще определи каква персонализация използвате. Таблицата по-долу обаче трябва да ви даде груба оценка на минималните стандарти.

Имайте предвид, че това ще ви позволи само най-малката функционалност, като например съхраняване на няколко документа или изпращане на чатове.

Олама

Можете да стартирате модели Ollama на macOS, Linux или Windows. Можете да избирате между модели 3B, 7B и 13B. Таблицата по-долу предоставя разбивка.

GPT4All

Системните му изисквания са подобни на тези на Ollama. Можете да го стартирате локално на macOS, Linux или Windows. По-долу даваме разбивка.

3. Лесна инсталация и настройка

Въпреки че инсталацията може да варира според операционната система, GPT4All обикновено изисква инсталатор. Инсталационните програми за Windows, Mac и Linux са налични на официален сайт. След като стартирате инсталатора, трябва да изтеглите езиков модел, за да взаимодействате с AI.

Това е същият процес за Ollama; Въпреки това, AnythingLLM може да има леко различна стъпка. Така че трябва да изтеглите и инсталирате инсталационния пакет, необходим за вашата операционна система, да изберете предпочитания LLM, да създадете работното си пространство, да импортирате локални документи и да започнете да разговаряте с документите.

Въпреки че и трите са лесни процеси за инсталиране и настройка, AnythingLLM може да изисква допълнителни стъпки.

4. Общност и поддръжка

AnythingLLM

От трите LLM, които проучваме, AnythingLLM има най-малката общност. Неговата общност е преди всичко Базиран на Github и се фокусира върху дискусии за разработване на проекти и повече технически аспекти. Той е активен, но може да не е най-добрият, ако потърсите обща поддръжка и отстраняване на проблеми.

Олама

Въпреки че общността Ollama е по-малка от GPT4All, тя е активна и по-голяма от AnthingLLM. Неговата общност също е съсредоточена около GitHub, където можете да допринасяте за проекти, да обсъждате функции или да споделяте своя опит. Ще получите и много техническа помощ от GitHub.

Официалната поддръжка е ограничена, както при AnythingLLM, и това може да предизвика известно напрежение, тъй като нямате обширна специализирана поддръжка.

GPT4All

Не получавате централизирана официална общност на GPT4All, но тя има много по-голяма GitHub присъствие. Вие също ще обичате да го следвате Reddit и Раздор. Освен това поддръжката е подобна на Ollama и AnythingLLM.

5. Изпълнение

Производителността на LLM, работеща локално, често зависи от вашите хардуерни спецификации (CPU, GPU, RAM), размера на модела и специфичните подробности за изпълнението. Това е един от елементите, при които е трудно да се различи някой от моделите.

GPT4All предлага опции за различни хардуерни настройки, Ollama предоставя инструменти за ефективно внедряване, а специфичните характеристики на производителността на AnythingLLM могат да зависят от хардуерната и софтуерната среда на потребителя.

Изпълнихме всички модели на компютър с Windows 11 със следните спецификации:

• RAM: 16 GB (15,7 GB използваеми)
• Процесор: 11-то поколение Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @ 2.80GHz 2.80GHz

Всички те предложиха конкурентна производителност и не забелязахме лагове и забавяния при работа на моделите.

6. Интеграция

AnythingLLM

AnythingLLM предлага няколко възможности за интеграция, включително облачна интеграция с OpenAI, Azure OpenAI и Claude V2 на Anthropic. Освен това има нарастваща подкрепа от общността за местни LLMs като Hugging Face. Въпреки това не получавате много персонализирана поддръжка на LLM.

AnythingLLM идва с интеграция на Lance DB по подразбиране, която е неговата векторна база данни по подразбиране. Можете обаче да интегрирате опции на трети страни, като напр ШишаркаChroma или Quadrant за специфични функции.

AnythingLLM ви позволява да създавате и интегрирате вашите персонализирани агенти, за да разширите функционалността му.

Олама

Ollama позволява директно взаимодействие през терминала с помощта на прости команди. Библиотеката Ollama Python може да се използва за програмно взаимодействие, което ви позволява да взаимодействате с други приложения на Python. Освен това можете да използвате REST API за интегриране с други услуги.

Ollama също позволява интеграция с други рамки като LangChain, Home Assistant, Haystack и Jan.ai.

GPT4All

С GPT4All имате директна интеграция във вашите приложения на Python, използвайки свързвания на Python, което ви позволява да взаимодействате програмно с модели. Имате и интерфейс на командния ред (CLI) за основно взаимодействие с модела. GPT4All е гъвкав и ви позволява да се интегрирате в персонализирани приложения.

7. Случаи на употреба и приложения

AnythingLLM е отличен за персонализирани AI асистенти, приложения с интензивно знание, които изискват големи данни и приложения на корпоративно ниво.

Ollama е полезна за персонални AI асистенти за писане, обобщаване или превод на задачи. Може да се прилага и в образователни приложения, офлайн анализ и обработка на данни и разработка на приложения с ниска латентност.

GPT4All е много подходящ за експериментиране с AI и разработване на модели. Също така е подходящ за изграждане на AI с отворен код или приложения, фокусирани върху поверителността, с локализирани данни.