随着人工智能技术的快速发展,越来越多的AI模型被开发出来,为我们的生活和工作带来了极大的便利。但是,很多AI模型需要专业的服务器和硬件支持,对于普通用户来说,这无疑增加了使用的难度。今天,就为大家推荐一些在家也能轻松运行的强大AI模型。
1. LocalAI
LocalAI是一个免费的开源OpenAI替代品,它充当与OpenAI兼容的直接替代REST API,允许您在本地或本地使用消费级硬件运行LLM、生成图像、音频等。LocalAI不需要GPU,由Ettore Di Giacinto创建和维护。
部署教程:
- 运行安装程序脚本:
curl https://localai.io/install.sh | sh
- 使用Docker运行:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest
2. ollama
ollama是一款开源的、轻量级的框架,它可以快速在本地构建及运行大模型,尤其是一些目前最新开源的模型,如Llama 3, Mistral, Gemma等。
特点:
- 跨平台支持,Windows、Linux、mac都可以使用
- 支持大部分模型,包括我们熟悉的千问、Llama 3、Phi 3等
- 用户可以通过简单的命令快速启动和与模型进行交互
快速开始:
- 下载:根据操作系统选择下载预览版或使用Linux的安装脚本。
- 运行模型:
ollama run <modelname>
- 自定义模型:
创建一个名为
Modelfile
的文件,并使用FROM
指令导入模型,然后通过ollama create
和ollama run
命令来创建和运行自定义模型。
3. Spring AI
Spring AI是一个旨在简化开发包含人工智能功能的应用程序的项目。它受到Python项目如LangChain和Llama Index的启发,但并非这些项目的直接移植。Spring AI的核心理念是为开发人员提供一个抽象接口,为将生成式AI作为独立组件纳入应用奠定基础。
特点:
- 支持所有主要的模型提供商,如OpenAI、Microsoft、Amazon、Google和Hugging Face
- 为开发人员提供一个抽象接口,简化AI模型的集成和使用
实战:
- 将代码仓库地址放入
pom.xml
文件:<repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories>
- 按照官方文档进行配置和集成
总结
以上推荐的AI模型,都可以在家轻松运行,为您的学习和工作带来便利。希望您能根据自己的需求,选择合适的模型进行尝试。