25款能在本地流畅运行大模型的工具

在本地运行大型语言模型（LLM）的世界中，LMStudio、Ollama、Jan.ai和HuggingFace等工具各展所长，提供了从桌面应用到开源模型支持的多样化解决方案。这些工具不仅易于使用，还强调了隐私保护和本地处理能力，让AI技术更加贴近用户的日常需求。

1 LMStudio

LMStudio 是一个桌面应用程序，用户可以在本地电脑上运行和操作大型语言模型。它支持多种模型，并且注重隐私保护，无需将数据发送到远程服务器。
链接：https://lmstudio.ai/

2 Ollama

Ollama 是一款本地运行开源大型语言模型的工具，支持包括 Llama 3和 Code Llama 在内的多种模型。通过将模型权重、配置和所需数据整合到一个 Modelfile 中，从而简化了模型部署和管理过程。
链接：https://ollama.com/

3 Hugging Face和Transformers

Hugging Face 是机器学习和人工智能领域的开源模型集散地，类似于 Docker Hub，提供了丰富的开源模型资源。Hugging Face 还推出了名为 transformers 的 Python 库，能够极大简化在本地部署和运行大型语言模型（LLM）的流程。
链接：https://huggingface.co/microsoft/phi-2

4 LangChain

LangChain是一个Python框架，用于构建AI应用程序。通过提供抽象层和中间件，使得