クラウドサービスが提供する利便性は魅力的ですが、プライバシー保護、オフラインアクセス、データとモデルのカスタマイズに関するコントロールを強化するために、大規模言語モデル(LLMs)をローカルで実行することには大きな利点があります。
この記事では、AnythingLLM、GPT4All、Ollama、LM Studio、Jan、Llamafile、NextChatといったツールを取り上げ、それぞれの機能や特長、そして弱点を検討し、あなたに特有のニーズに基づいた情報提供をします。
これらのツールはオープンソースで提供されており、文書やAIエージェントのチャット、様々なAIタスクをローカルで実行でき、ハードウェアリソースに適応しながらデータのセキュリティを保つことができます。
エンタープライズ版ではビジネス展開用の機能が追加され、ITインフラストラクチャとの統合や直接サポートが提供されます。
これらのツールを使用することで、クラウドコストが削減され、データコントロールが強化され、独自のCMSやCRMシステムにAI機能を統合しながらデータをサイト内に保持することが可能になります。
どのツールもあなたが完全にコントロールする開発を中心に据え、プライバシー重視のチームやオフラインでの作業が求められる現場に最適です。
無料での個人使用が可能で、ビジネス用途では商用ライセンスへの連絡が必要です。
自宅で最先端のAIを使用し、データのセキュリティを最大限に高めたいと考えるなら、これらのツールがあなたの解決策となるかもしれません。
出典 : 7 Best LLM Tools To Run Models Locally (January 2025) https://www.unite.ai/best-llm-tools-to-run-models-locally/
