AnythingLLM vs. Ollama vs. GPT4All: Vilken LLM är bättre att köra lokalt?

1. Likheter och skillnader

2. Resurskrav

Vad som helst LLM

En av fördelarna med att köra AnythingLLM lokalt på din Windows, Mac eller till och med Raspberry Pi är att det är anpassningsbart. Därför kommer det exakta kravet att avgöra vilken anpassning du använder. Tabellen nedan bör dock ge dig en grov uppskattning av minimistandarderna.

Notera att detta bara tillåter dig den mest bara funktionaliteten, som att lagra några dokument eller skicka chattar.

Ollama

Du kan köra Ollama-modeller på macOS, Linux eller Windows. Du kan välja mellan 3B, 7B och 13B modeller. Tabellen nedan ger en uppdelning.

GPT4All

Dess systemkrav liknar Ollamas. Du kan köra det lokalt på macOS, Linux eller Windows. Nedan ger vi en uppdelning.

3. Enkel installation och installation

Även om installationen kan variera beroende på operativsystem, kräver GPT4All vanligtvis ett installationsprogram. Installationsprogram för Windows, Mac och Linux är tillgängliga på officiell hemsida. När du har kört installationsprogrammet måste du ladda ner en språkmodell för att interagera med AI.

Detta är samma process för Ollama; AnythingLLM kan dock ha ett lite varierat steg. Så du måste ladda ner och installera installationspaketet som behövs för ditt operativsystem, välja din föredragna LLM, skapa din arbetsyta, importera lokala dokument och börja chatta med dokumenten.

Även om alla tre är enkla installations- och installationsprocesser, kan AnythingLLM kräva extra steg.

4. Gemenskap och stöd

Vad som helst LLM

Av de tre LLM vi utforskar har AnythingLLM det minsta samhället. Dess gemenskap är i första hand Github-baserad och fokuserar på diskussioner om projektutveckling och mer tekniska aspekter. Den är aktiv men kanske inte den bästa om du söker allmän support och felsökning.

Ollama

Även om Ollama-gemenskapen är mindre än GPT4All, är den aktiv och större än AnthingLLM. Dess samhälle är också centrerat kring GitHub, där du kan bidra till projekt, diskutera funktioner eller dela dina erfarenheter. Du kommer också att få mycket teknisk hjälp från GitHub.

Den officiella supporten är begränsad, som med AnythingLLM, och detta kan orsaka en del friktion eftersom du inte har omfattande dedikerad support.

GPT4All

Du får inte en centraliserad officiell community på GPT4All, men den har en mycket större GitHub närvaro. Du kommer också att älska att följa den Reddit och Disharmoni. Bortsett från det, stödet liknar Ollama och AnythingLLM.

5. Prestanda

LLM-prestanda som körs lokalt beror ofta på dina hårdvaruspecifikationer (CPU, GPU, RAM), modellstorlek och specifika implementeringsdetaljer. Detta är ett av de element där det är svårt att skilja någon av modellerna från varandra.

GPT4All erbjuder alternativ för olika hårdvaruinställningar, Ollama tillhandahåller verktyg för effektiv driftsättning och AnythingLLM:s specifika prestandaegenskaper kan bero på användarens hård- och mjukvarumiljö.

Vi körde alla modeller på en Windows 11-dator med följande specifikationer:

• RAM: 16 GB (15,7 GB användbart)
• Processor: 11:e generationens Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @ 2,80GHz 2,80GHz

De erbjöd alla konkurrenskraftiga prestanda, och vi märkte inga fördröjningar och förseningar i att köra modellerna.

6. Integration

Vad som helst LLM

AnythingLLM erbjuder flera integrationsmöjligheter, inklusive molnintegration med OpenAI, Azure OpenAI och Anthropics Claude V2. Det har också växande stöd från lokalsamhället för lokala LLM som Hugging Face. Du får dock inte mycket anpassat LLM-stöd.

AnythingLLM kommer med Lance DB-integration som standard, vilket är dess standard vektordatabas. Du kan dock integrera tredjepartsalternativ, som t.ex KotteChroma eller Quadrant, för specifika funktioner.

AnythingLLM låter dig bygga och integrera dina anpassade agenter för att utöka dess funktionalitet.

Ollama

Ollama tillåter direkt interaktion via terminalen med enkla kommandon. Ollama Python-biblioteket kan användas för programmatisk interaktion, så att du kan interagera med andra Python-applikationer. Dessutom kan du använda REST API för att integrera med andra tjänster.

Ollama tillåter också integration med andra ramverk som LangChain, Home Assistant, Haystack och Jan.ai.

GPT4All

Med GPT4All har du direkt integration i dina Python-applikationer med Python-bindningar, så att du kan interagera programmatiskt med modeller. Du har också ett kommandoradsgränssnitt (CLI) för grundläggande interaktion med modellen. GPT4All är flexibel och låter dig integreras i anpassade applikationer.

7. Användningsfall och applikationer

AnythingLLM är utmärkt för anpassade AI-assistenter, kunskapsintensiva applikationer som kräver stor data och applikationer på företagsnivå.

Ollama är användbar för personliga AI-assistenter för att skriva, sammanfatta eller översätta uppgifter. Det kan också tillämpas i utbildningsapplikationer, offlinedataanalys och bearbetning och applikationsutveckling med låg latens.

GPT4All är väl lämpad för AI-experiment och modellutveckling. Det är också lämpligt för att bygga öppen källkod AI eller integritetsfokuserade applikationer med lokaliserad data.