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90 浏览在本地运行大型语言模型 - LM Studio 应用程序
如果你一直在寻找一种在本地运行大型语言模型(LLM)的方式,那么 LM Studio 绝对是一个值得关注的应用程序。它允许你在自己的电脑上加载和使用 LLM,为你提供了对这些强大模型的完全控制权。
LM Studio 提供了类似 OpenAI 的本地端点,如 /v1/chat/completions、/v1/completions 和 /v1/embeddings。这意味着你可以在本地运行 LLM 模型,如 Llama、Phi 或其他模型,同时使用与 OpenAI API 相同的接口。现有使用 OpenAI API 的代码只需将端点改为指向 localhost 即可。
通过嵌入服务器,你可以在本地生成文本嵌入,这对于检索增强生成应用程序非常有用。
LM Studio 允许你在自己的 JavaScript/TypeScript/Node 代码中加载和使用 LLM,为你提供了最大的灵活性。
LM Studio 支持 Windows、macOS 和 Linux 多个平台,因此无论你使用何种操作系统,都可以在本地享受 LLM 的强大功能。
要开始使用 LM Studio,只需从 https://lmstudio.ai 下载最新版本并安装即可。该应用程序提供了一个用户友好的界面,让你可以轻松加载和运行 LLM 模型。
对于终端用户,LM Studio 还提供了名为 lms 的命令行工具,作为应用程序的补充。
总的来说,如果你一直在寻找一种在本地控制和使用 LLM 的方式,LM Studio 绝对是一个值得尝试的出色选择。它不仅功能强大,而且使用起来也非常简单。现在就开始体验 LM Studio 带来的乐趣吧!
LM Studio是一个用于本地运行大型语言模型（LLMs）的桌面应用程序。市面上存在一些与LM Studio功能类似的软件，它们也提供了本地运行语言模型、生成文本嵌入以及编程接口的功能。以下是一些类似的软件：
Hugging Face Transformers：这是一个流行的开源库，它允许研究人员和开发人员轻松地使用最新的自然语言处理模型。它提供了一个命令行工具，可以用于运行本地模型，并且有广泛的模型库可供选择。
Ray：Ray是一个用于构建和运行分布式应用程序的开源框架，它支持运行和扩展机器学习模型，包括语言模型。
FastText：由Facebook AI Research开发的一个用于高效学习单词表示和句子分类的库。
AllenNLP：这是一个由Allen人工智能研究所开发的开源库，它提供了一系列用于NLP任务的预训练模型和工具。
Jupyter Notebook：虽然它本身不是一个语言模型运行工具，但Jupyter Notebook可以与Hugging Face Transformers等库结合使用，以便于在本地环境中运行和测试语言模型。
TensorFlow Serving：TensorFlow提供了一个模型服务工具，可以用于在本地或服务器上部署和运行机器学习模型。
PaddlePaddle：百度开源的深度学习平台，提供了丰富的API，支持在本地运行深度学习模型。
PyTorch：这是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理任务，它支持本地模型训练和推理。
Cogserv：由东京大学开发的一个在线API服务，提供了多种机器学习模型，包括语言模型。
DeepSpeech：由Mozilla开发的一个开源的自动语音识别（ASR）引擎，虽然它专注于语音识别，但也涉及到了语言模型的使用。
这些软件和平台各有特点，您可以根据自己的需求和偏好进行选择。如果您需要更详细的信息或者对某个特定的软件有疑问，请随时提问。