लोकल एलएलएम होस्टिंग: पूर्ण 2025 गाइड - ओलामा, वीएलएलएम, लोकलएआई, जन, एलएम स्टूडियो और अधिक

12+ उपकरणों की तुलना के साथ स्थानीय एलएलएम तैनाती में महारत हासिल करें

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लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

The market now offers multiple sophisticated tools for running LLMs locally, each with distinct strengths and trade-offs.

7 llamas इस अच्छे छवि को AI model Flux 1 dev द्वारा बनाया गया है।

Cloud-based AI services के डोमिनेट होने से पहले, sophisticated language models को local hardware पर चलाने का विचार impractical लगा करता था। आज, model quantization, efficient inference engines, और accessible GPU hardware में advancements ने local LLM deployment को न सिर्फ feasible बल्कि कई use cases के लिए preferable भी बना दिया है।

Key Benefits of Local Deployment: Privacy & data security, cost predictability without per-token API fees, low latency responses, full customization control, offline capability, और compliance with regulatory requirements for sensitive data.

TL;DR

Tool Best For API Maturity Tool Calling GUI File Formats GPU Support Open Source
Ollama Developers, API integration ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ❌ Limited 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Yes
LocalAI Multimodal AI, flexibility ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ✅ Full Web UI GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Yes
Jan Privacy, simplicity ⭐⭐⭐ Beta ❌ Limited ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Yes
LM Studio Beginners, low-spec hardware ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Experimental ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ No
vLLM Production, high-throughput ⭐⭐⭐⭐⭐ Production ✅ Full ❌ API only PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Yes
Docker Model Runner Container workflows ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Limited Docker Desktop GGUF (depends) NVIDIA, AMD Partial
Lemonade AMD NPU hardware ⭐⭐⭐ Developing ✅ Full (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Yes
Msty Multi-model management ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via backends ✅ Desktop Via backends Via backends ❌ No
Backyard AI Character/roleplay ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limited ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ No
Sanctum Mobile privacy ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limited ✅ Mobile/Desktop Optimized models Mobile GPUs ❌ No
RecurseChat Terminal users ⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via backends ❌ Terminal Via backends Via backends ✅ Yes
node-llama-cpp JavaScript/Node.js devs ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Manual ❌ Library GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Yes

Quick Recommendations:

  • Beginners: LM Studio या Jan
  • Developers: Ollama या node-llama-cpp
  • Production: vLLM
  • Multimodal: LocalAI
  • AMD Ryzen AI PCs: Lemonade
  • Privacy Focus: Jan या Sanctum
  • Power Users: Msty

Ollama

Ollama local LLM deployment के लिए सबसे लोकप्रिय टूल्स में से एक बन गया है, विशेष रूप से उन डेवलपर्स के लिए जो इसके command-line interface और efficiency का मूल्यांकन करते हैं। llama.cpp पर बनाया गया, यह excellent token-per-second throughput प्रदान करता है intelligent memory management और efficient GPU acceleration के साथ NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal), और AMD (ROCm) GPUs के लिए।

Key Features: Simple model management commands जैसे ollama run llama3.2, OpenAI-compatible API for drop-in replacement of cloud services, extensive model library supporting Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen और अन्य, structured outputs capability, और custom model creation via Modelfiles.

API Maturity: Highly mature with stable OpenAI-compatible endpoints including /v1/chat/completions, /v1/embeddings, और /v1/models. Supports full streaming via Server-Sent Events, vision API for multimodal models, but lacks native function calling support. how Ollama handles parallel requests को समझना optimal deployment के लिए crucial है, विशेष रूप से multiple concurrent users के साथ dealing करते समय।

File Format Support: Primarily GGUF format with all quantization levels (Q2_K through Q8_0). Automatic conversion from Hugging Face models available through Modelfile creation. For efficient storage management, आप move Ollama models to a different drive or folder करने की आवश्यकता हो सकती है।

Tool Calling Support: Ollama ने officially tool calling functionality added है, जिससे models external functions और APIs के साथ interact कर सकते हैं। The implementation structured approach follows जहाँ models decide कर सकते हैं कि tools को कब invoke करना है और returned data का कैसे उपयोग करना है। Tool calling Ollama’s API के माध्यम से available है और models के साथ works जो function calling के लिए specifically trained हैं जैसे Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2, और Qwen2.5। However, 2024 तक, Ollama’s API streaming tool calls या tool_choice parameter का support नहीं करता है, जो OpenAI’s API में available हैं। इसका मतलब है कि आप एक specific tool को call करने के लिए force नहीं कर सकते या tool call responses को streaming mode में receive नहीं कर सकते। इन limitations के बावजूद, Ollama’s tool calling production-ready है कई use cases के लिए और frameworks जैसे Spring AI और LangChain के साथ well integrates। The feature previous prompt engineering approach के ऊपर significant improvement है।

When to Choose: Ideal for developers जो CLI interfaces और automation पसंद करते हैं, applications के लिए reliable API integration की आवश्यकता है, open-source transparency का मूल्यांकन करते हैं, और efficient resource utilization चाहते हैं। Excellent for building applications जो OpenAI से seamless migration की आवश्यकता है। Commands और configurations के लिए comprehensive reference देखें Ollama cheatsheet.

LocalAI

LocalAI खुद को comprehensive AI stack के रूप में position करता है, text generation से परे multimodal AI applications का support करने के लिए जिसमें text, image, और audio generation शामिल है।

Key Features: Comprehensive AI stack जिसमें LocalAI Core (text, image, audio, vision APIs), LocalAGI autonomous agents के लिए, LocalRecall semantic search के लिए, P2P distributed inference capabilities, और structured outputs के लिए constrained grammars शामिल हैं।

API Maturity: Highly mature as full OpenAI drop-in replacement supporting all OpenAI endpoints plus additional features. Includes full streaming support, native function calling via OpenAI-compatible tools API, image generation और processing, audio transcription (Whisper), text-to-speech, configurable rate limiting, और built-in API key authentication. LocalAI excels at tasks जैसे converting HTML content to Markdown using LLM thanks to its versatile API support.

File Format Support: Most versatile with support for GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ, और AWQ formats. Multiple backends जिसमें llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama, और ExLlama2 शामिल हैं।

Tool Calling Support: LocalAI comprehensive OpenAI-compatible function calling support प्रदान करता है अपने expanded AI stack के साथ। LocalAGI component specifically autonomous agents के लिए robust tool calling capabilities enable करता है। LocalAI’s implementation supports complete OpenAI tools API, जिसमें function definitions, parameter schemas, और both single और parallel function invocations शामिल हैं। The platform multiple backends (llama.cpp, vLLM, Transformers) के माध्यम से works और OpenAI’s API standard के साथ compatibility maintain करता है, जिससे migration straightforward है। LocalAI constrained grammars के लिए advanced features जैसे more reliable structured outputs का support करता है और Model Context Protocol (MCP) के लिए experimental support है। The tool calling implementation mature और production-ready है, विशेष रूप से function-calling-optimized models जैसे Hermes 2 Pro, Functionary, और recent Llama models के साथ works particularly well। LocalAI’s approach to tool calling इसके strongest features में से एक है, flexibility प्रदान करता है बिना compatibility को compromise किए।

When to Choose: Best for users जो multimodal AI capabilities की आवश्यकता है text से परे, maximum flexibility model selection में, existing applications के लिए OpenAI API compatibility, और advanced features जैसे semantic search और autonomous agents। यह dedicated GPUs के बिना भी efficiently works।

Jan

Jan एक अलग approach लेता है, user privacy और simplicity को advanced features के ऊपर priority देता है एक 100% offline design के साथ जिसमें no telemetry और no cloud dependencies हैं।

Key Features: ChatGPT-like familiar conversation interface, clean Model Hub जिसमें models “fast,” “balanced,” या “high-quality” के रूप में labeled हैं, conversation management जिसमें import/export capabilities हैं, minimal configuration के साथ out-of-box functionality, llama.cpp backend, GGUF format support, automatic hardware detection, और extension system community plugins के लिए।

API Maturity: Beta stage के साथ OpenAI-compatible API जो basic endpoints expose करता है। Supports streaming responses और embeddings via llama.cpp backend, लेकिन limited tool calling support और experimental vision API है। Not designed for multi-user scenarios या rate limiting के लिए।

File Format Support: GGUF models जो llama.cpp engine के साथ compatible हैं, सभी standard GGUF quantization levels का support करते हैं simple drag-and-drop file management के साथ।

Tool Calling Support: Jan currently stable releases में limited tool calling capabilities है। एक privacy-focused personal AI assistant के रूप में, Jan simplicity के ऊपर advanced agent features को priority देता है। जबकि underlying llama.cpp engine theoretically tool calling patterns का support करता है, Jan’s API implementation full OpenAI-compatible function calling endpoints expose नहीं करता है। Tool calling की आवश्यकता वाले users को manual prompt engineering approaches implement करने की आवश्यकता होगी या future updates के लिए wait करेंगे। The development roadmap suggests tool support में improvements planned हैं, लेकिन current focus reliable, offline-first chat experience प्रदान करने पर रहता है। Production applications के लिए robust function calling की आवश्यकता है, consider LocalAI, Ollama, या vLLM instead। Jan conversational AI use cases के लिए best suited है complex autonomous agent workflows के बजाय जो tool orchestration की आवश्यकता है।

When to Choose: Perfect for users जो privacy और offline operation को priority देते हैं, simple no-configuration experience चाहते हैं, GUI को CLI के ऊपर पसंद करते हैं, और एक local ChatGPT alternative के लिए personal use चाहते हैं।

LM Studio

LM Studio ने स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट के लिए सबसे सुलभ उपकरण के रूप में अपनी प्रतिष्ठा बनाई है, विशेष रूप से तकनीकी पृष्ठभूमि के बिना उपयोगकर्ताओं के लिए।

मुख्य विशेषताएं: सुव्यवस्थित GUI सुंदर और सरल-संप्रेषणीय इंटरफेस के साथ, मॉडल ब्राउज़र हगिंग फेस से आसानी से खोज और डाउनलोड करने के लिए, प्रदर्शन तुलना दृश्य संकेतकों के साथ मॉडल की गति और गुणवत्ता का, तत्काल चैट इंटरफेस परीक्षण के लिए, उपयोगकर्ता-मित्रता वाले पैरामीटर समायोजन स्लाइडर, स्वचालित हार्डवेयर पता लगाना और अनुकूलन, वुल्कन ऑफलोडिंग इंटेल/AMD इंटीग्रेटेड GPUs के लिए, बुद्धिमान मेमोरी प्रबंधन, उत्कृष्ट एप्पल सिलिकॉन अनुकूलन, स्थानीय API सर्वर OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स के साथ, और मॉडल विभाजन GPU और RAM के माध्यम से बड़े मॉडल चलाने के लिए।

API परिपक्वता: उच्च परिपक्वता और स्थिरता के साथ OpenAI-संगत API। पूर्ण स्ट्रीमिंग, एम्बेडिंग्स API, प्रयोगात्मक फंक्शन कॉलिंग संगत मॉडल के लिए, और सीमित मल्टीमोडल समर्थन। एकल-उपयोगकर्ता परिदृश्यों पर केंद्रित बिना बिल्ट-इन रेट लिमिटिंग या प्रमाणीकरण के।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: GGUF (llama.cpp संगत) और हगिंग फेस सेफटेंसर्स फॉर्मेट। कुछ मॉडल के लिए बिल्ट-इन कन्वर्टर और विभाजित GGUF मॉडल चलाने की क्षमता।

टूल कॉलिंग समर्थन: LM Studio ने हाल के संस्करणों (v0.2.9+) में प्रयोगात्मक टूल कॉलिंग समर्थन लागू किया है, OpenAI फंक्शन कॉलिंग API फॉर्मेट का पालन करते हुए। यह सुविधा फंक्शन कॉलिंग पर प्रशिक्षित मॉडल (विशेष रूप से हर्मेस 2 प्रो, लामा 3.1, और फंक्शनरी) को स्थानीय API सर्वर के माध्यम से बाहरी टूल्स को बुलाने की अनुमति देती है। हालांकि, LM Studio में टूल कॉलिंग को बीटा-गुणवत्ता के रूप में माना जाना चाहिए—यह परीक्षण और विकास के लिए विश्वसनीय रूप से काम करता है लेकिन उत्पादन में एज केसों का सामना कर सकता है। GUI यह आसान बनाता है कि फंक्शन स्कीमास को परिभाषित करना और इंटरैक्टिव रूप से टूल कॉल्स का परीक्षण करना, जो एजेंट वर्कफ्लो के प्रोटोटाइपिंग के लिए मूल्यवान है। मॉडल संगतता में महत्वपूर्ण अंतर होता है, कुछ मॉडल अन्य मॉडल की तुलना में बेहतर टूल कॉलिंग व्यवहार दिखाते हैं। LM Studio स्ट्रीमिंग टूल कॉल्स या उन्नत सुविधाओं जैसे समानांतर फंक्शन इनवोकेशन का समर्थन नहीं करता है। गंभीर एजेंट विकास के लिए, LM Studio का उपयोग स्थानीय परीक्षण और प्रोटोटाइपिंग के लिए करें, फिर उत्पादन विश्वसनीयता के लिए vLLM या LocalAI पर डिप्लॉय करें।

कब चुनें: स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट के लिए नए लोगों के लिए आदर्श, जो ग्राफिकल इंटरफेस को कमांड-लाइन टूल्स के ऊपर पसंद करते हैं, कम-स्पेस हार्डवेयर पर अच्छी प्रदर्शन की आवश्यकता वाले (विशेष रूप से इंटीग्रेटेड GPUs के साथ), और एक पॉलिश्ड पेशेवर उपयोगकर्ता अनुभव चाहते हैं। डेडिकेटेड GPUs के बिना मशीनों पर, LM Studio अक्सर वुल्कन ऑफलोडिंग क्षमताओं के कारण ओल्लामा से बेहतर प्रदर्शन करता है। कई उपयोगकर्ता अपने LM Studio अनुभव को ओपन-सोर्स चैट UIs स्थानीय ओल्लामा इंस्टेंस के लिए से बढ़ाते हैं जो LM Studio के OpenAI-संगत API के साथ भी काम करते हैं।

vLLM

vLLM को अपने नवीन पेज्डअटेंशन प्रौद्योगिकी के साथ उच्च प्रदर्शन, उत्पादन-स्तर के LLM इन्फरेंस के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है जो मेमोरी फ्रैगमेंटेशन को 50% या अधिक कम करता है और समकालिक अनुरोधों के लिए थ्रूपुट को 2-4 गुना बढ़ाता है।

मुख्य विशेषताएं: पेज्डअटेंशन मेमोरी प्रबंधन के लिए अनुकूलित, लगातार बैचिंग कई अनुरोधों के लिए कुशल प्रोसेसिंग के लिए, कई GPUs के बीच टेंसर पैरालेलिज्म के साथ वितरित इन्फरेंस, टोकन-बाय-टोकन स्ट्रीमिंग समर्थन, कई उपयोगकर्ताओं को सर्विंग करने के लिए उच्च थ्रूपुट अनुकूलन, लोकप्रिय आर्किटेक्चर्स (लामा, मिस्ट्रल, क्वेन, फाई, जेम्मा) का समर्थन, विजन-लैंग्वेज मॉडल (LLaVA, Qwen-VL), OpenAI-संगत API, कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए क्यूबर्नेट्स समर्थन, और प्रदर्शन ट्रैकिंग के लिए बिल्ट-इन मेट्रिक्स।

API परिपक्वता: उत्पादन-तैयार उच्च परिपक्वता के साथ OpenAI-संगत API। पूर्ण स्ट्रीमिंग, एम्बेडिंग्स, टूल/फंक्शन कॉलिंग के साथ समानांतर इनवोकेशन क्षमता, विजन-लैंग्वेज मॉडल समर्थन, उत्पादन-स्तर की रेट लिमिटिंग, और टोकन-आधारित प्रमाणीकरण। उच्च थ्रूपुट और बैच अनुरोधों के लिए अनुकूलित।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: पाइथॉन और सेफटेंसर्स (प्राथमिक), GPTQ और AWQ क्वांटाइजेशन, नेटिव हगिंग फेस मॉडल हब समर्थन। GGUF का नेटिव समर्थन नहीं है (रूपांतरण की आवश्यकता है)।

टूल कॉलिंग समर्थन: vLLM उत्पादन-स्तर, पूर्ण-फीचर टूल कॉलिंग प्रदान करता है जो OpenAI के फंक्शन कॉलिंग API के साथ 100% संगत है। यह पूर्ण विनिर्देश का कार्यान्वयन करता है जिसमें समानांतर फंक्शन कॉल्स (जहां मॉडल कई टूल्स को एक साथ बुला सकते हैं), टूल चॉइस पैरामीटर टूल चयन को नियंत्रित करने के लिए, और टूल कॉल्स के लिए स्ट्रीमिंग समर्थन शामिल है। vLLM का पेज्डअटेंशन मेकैनिज्म जटिल बहु-चरण टूल कॉलिंग अनुक्रमों के दौरान भी उच्च थ्रूपुट बनाए रखता है, जिससे यह कई उपयोगकर्ताओं को समकालिक रूप से सर्विंग करने वाले स्वायत्त एजेंट सिस्टम के लिए आदर्श बन जाता है। कार्यान्वयन लामा 3.1, लामा 3.3, क्वेन2.5-इंस्ट्रक्ट, मिस्ट्रल लार्ज, और हर्मेस 2 प्रो जैसे फंक्शन-कॉलिंग-ऑप्टिमाइज्ड मॉडल के साथ उत्कृष्ट रूप से काम करता है। vLLM API स्तर पर टूल कॉलिंग का प्रबंधन करता है जिसमें फंक्शन पैरामीटर के लिए स्वचालित JSON स्कीमा वैलिडेशन शामिल है, जो त्रुटियों को कम करता है और विश्वसनीयता को बढ़ाता है। एंटरप्राइज-ग्रेड टूल ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता वाले उत्पादन डिप्लॉयमेंट के लिए, vLLM गोल्ड स्टैंडर्ड है, जो स्थानीय LLM होस्टिंग समाधानों में सबसे उच्च प्रदर्शन और सबसे पूर्ण फीचर सेट प्रदान करता है।

कब चुनें: उत्पादन-स्तर की प्रदर्शन और विश्वसनीयता, उच्च समकालिक अनुरोध हैंडलिंग, मल्टी-GPU डिप्लॉयमेंट क्षमताओं, और एंटरप्राइज-स्केल LLM सर्विंग के लिए सबसे अच्छा। NVIDIA GPU स्पेस के तुलना AI उपयुक्तता के लिए के दौरान, vLLM की आवश्यकताएं आदर्श प्रदर्शन के लिए आधुनिक GPUs (A100, H100, RTX 4090) के साथ उच्च VRAM क्षमता पसंद करती हैं। vLLM LLMs से संरचित आउटपुट प्राप्त करने में भी उत्कृष्ट है, अपने नेटिव टूल कॉलिंग समर्थन के साथ।

Docker Model Runner

Docker Model Runner डॉकर का स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट में относительно नया प्रवेश है, जो डॉकर के कंटेनराइजेशन की ताकतों का लाभ उठाता है, नेटिव इंटीग्रेशन, डॉकर कॉम्पोज़ के साथ आसान मल्टी-कंटेनर डिप्लॉयमेंट समर्थन, मॉडल स्टोरेज और कैशिंग के लिए सरल वॉल्यूम प्रबंधन, और कंटेनर-नेटिव सर्विस डिस्कवरी के साथ।

मुख्य विशेषताएं: पूर्व-परिभाषित कंटेनर तैयार-से-उपयोग मॉडल इमेज के साथ, फाइन-ग्रेन्ड CPU और GPU संसाधन आवंटन, कम कॉन्फ़िगरेशन जटिलता, और डॉकर डेस्कटॉप के माध्यम से GUI प्रबंधन।

API परिपक्वता: अल्फा/बीटा चरण में विकासशील APIs के साथ। कंटेनर-नेटिव इंटरफेस जिनकी क्षमताएं अंडरलाइंग इंजन द्वारा निर्धारित होती हैं (आम तौर पर GGUF/Ollama के आधार पर)।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: कंटेनर-पैकेज्ड मॉडल जिनकी फॉर्मेट अंडरलाइंग इंजन पर निर्भर करती है (आम तौर पर GGUF)। मानकीकरण अभी भी विकास के चरण में है।

टूल कॉलिंग समर्थन: Docker Model Runner का टूल कॉलिंग समर्थन इसके अंडरलाइंग इन्फरेंस इंजन (आम तौर पर Ollama) से विरासत में मिलता है। डॉकर द्वारा हाल ही में किया गया एक व्यावहारिक मूल्यांकन स्थानीय मॉडल टूल कॉलिंग के साथ महत्वपूर्ण चुनौतियों का खुलासा करता है, जिसमें अनावश्यक टूल्स को बुलाना (ईगर इनवोकेशन), गलत टूल चयन, और टूल प्रतिक्रियाओं को सही ढंग से हैंडल करने में कठिनाई शामिल है। जबकि Docker Model Runner उपयुक्त मॉडल का उपयोग करते हुए अपने OpenAI-संगत API के माध्यम से टूल कॉलिंग का समर्थन करता है, विश्वसनीयता विशेष मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन पर बहुत अधिक निर्भर करती है। कंटेनराइजेशन लेयर टूल कॉलिंग सुविधाओं को जोड़ता नहीं है—यह बस एक मानकीकृत डिप्लॉयमेंट व्रैपर प्रदान करता है। उत्पादन एजेंट सिस्टम के लिए जो मजबूत टूल कॉलिंग की आवश्यकता है, यह अधिक प्रभावी है कि vLLM या LocalAI को सीधे कंटेनराइज़ करें बजाय Model Runner का उपयोग करें। Docker Model Runner की ताकत डिप्लॉयमेंट सरलीकरण और संसाधन प्रबंधन में है, नहीं AI क्षमताओं में सुधार में। टूल कॉलिंग अनुभव अंडरलाइंग मॉडल और इंजन समर्थन के उतने ही अच्छे होंगे।

कब चुनें: उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श जो अपने वर्कफ्लो में डॉकर का व्यापक उपयोग करते हैं, सीमलेस कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता है, डॉकर के इकोसिस्टम और टूलिंग का मूल्यांकन करते हैं, और सरलीकृत डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन्स चाहते हैं। एक विस्तृत विश्लेषण के लिए, Docker Model Runner vs Ollama तुलना देखें जो प्रत्येक समाधान को अपने विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए चुनने के लिए है।

Lemonade

Lemonade स्थानीय LLM होस्टिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से AMD हार्डवेयर के लिए अनुकूलित है जिसमें NPU (न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट) त्वरण है जो AMD राइज़न AI क्षमताओं का लाभ उठाता है।

मुख्य विशेषताएं: राइज़न AI प्रोसेसरों के लिए कुशल इन्फरेंस के लिए NPU त्वरण, NPU, iGPU, और CPU को संयुक्त करने वाला हाइब्रिड एक्सीक्यूशन सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए, टूल कॉलिंग के लिए फर्स्ट-क्लास मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) इंटीग्रेशन, OpenAI-संगत स्टैंडर्ड API, लाइटवेट डिज़ाइन कम संसाधन ओवरहेड के साथ, टूल एक्सेस क्षमताओं के साथ स्वायत्त एजेंट समर्थन, वेब UI, CLI, और SDK सहित कई इंटरफेस, और AMD राइज़न AI (7040/8040 सीरीज या नए) के लिए हार्डवेयर-स्पेसिफिक अनुकूलन।

API परिपक्वता: विकासशील लेकिन तेजी से सुधार हो रहा है OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स के साथ और कटिंग-एज MCP-आधारित टूल कॉलिंग समर्थन के साथ। भाषा-निरपेक्ष इंटरफेस विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में एकीकरण को सरल बनाता है।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: GGUF (प्राथमिक) और ONNX NPU-ऑप्टिमाइज्ड फॉर्मेट के साथ। सामान्य क्वांटाइजेशन स्तरों (Q4, Q5, Q8) का समर्थन करता है।

टूल कॉलिंग समर्थन: Lemonade अपने फर्स्ट-क्लास मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) समर्थन के माध्यम से कटिंग-एज टूल कॉलिंग प्रदान करता है, जो पारंपरिक OpenAI-शैली के फंक्शन कॉलिंग से महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करता है। MCP एक ओपन स्टैंडर्ड है जो एंथ्रोपिक द्वारा डिज़ाइन किया गया है, अधिक प्राकृतिक और संदर्भ-चेतना टूल इंटीग्रेशन के लिए, LLMs को उपलब्ध टूल्स और उनके उद्देश्यों के बारे में बेहतर जागरूकता बनाए रखने की अनुमति देता है संवादों के दौरान। Lemonade का MCP कार्यान्वयन वेब खोज, फाइलसिस्टम ऑपरेशंस, मेमोरी सिस्टम, और कस्टम इंटीग्रेशंस सहित विविध टूल्स के साथ इंटरैक्शन की अनुमति देता है—सभी AMD NPU त्वरण के साथ कुशलता के लिए। MCP दृष्टिकोण पारंपरिक फंक्शन कॉलिंग के ऊपर लाभ प्रदान करता है: बेहतर टूल डिस्कवराबिलिटी, बहु-टर्न संवादों के दौरान बेहतर संदर्भ प्रबंधन, और विभिन्न मॉडल के बीच काम करने वाले मानकीकृत टूल परिभाषाएं। जबकि MCP अभी भी उभर रहा है (क्लॉड द्वारा अपनाया गया, अब स्थानीय डिप्लॉयमेंट में फैल रहा है), Lemonade का प्रारंभिक कार्यान्वयन इसे अगली पीढ़ी के एजेंट सिस्टम के लिए नेता के रूप में स्थापित करता है। यह AMD राइज़न AI हार्डवेयर के लिए सबसे उपयुक्त है जहां NPU ऑफलोडिंग टूल-हैवी एजेंट वर्कफ्लो के लिए 2-3 गुना कुशलता लाभ प्रदान करता है।

कब चुनें: AMD राइज़न AI हार्डवेयर वाले उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श, स्वायत्त एजेंट्स का निर्माण करने वाले, कुशल NPU त्वरण की आवश्यकता वाले, और कटिंग-एज MCP समर्थन चाहते हैं। AMD राइज़न AI सिस्टम पर CPU-ओनली इन्फरेंस की तुलना में 2-3 गुना बेहतर टोकन/वाट प्राप्त कर सकता है।

एमस्टी

एमस्टी कई एलएलएम प्रोवाइडर और मॉडल्स को एक ही इंटरफेस के माध्यम से प्रबंधित करने पर केंद्रित है, जो ओल्लामा, ओपनएआई, एंथ्रोपिक, और अन्य के साथ काम करने वाले कई बैकएंड्स के लिए एकीकृत इंटरफेस प्रदान करता है।

मुख्य विशेषताएं: प्रोवाइडर-एग्नोस्टिक आर्किटेक्चर, तेज़ मॉडल स्विचिंग, ब्रांचिंग और फोर्किंग के साथ उन्नत कन्वर्सेशन प्रबंधन, बिल्ट-इन प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, एक ही इंटरफेस में स्थानीय और क्लाउड मॉडल्स को मिलाने की क्षमता, कई मॉडल्स के प्रतिक्रियाओं का साइड-बाय-साइड तुलना, और विंडोज, मैकओएस, और लिनक्स के लिए क्रॉस-प्लेटफॉर्म समर्थन।

एपीआई परिपक्वता: मौजूदा इंस्टॉलेशन से कनेक्ट करने के लिए स्थिर है। कोई अलग सर्वर आवश्यक नहीं है क्योंकि यह ओल्लामा और लोकलएआई जैसे अन्य टूल्स की कार्यक्षमता को बढ़ाता है।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: कनेक्टेड बैकएंड्स पर निर्भर करता है (आम तौर पर ओल्लामा/लोकलएआई के माध्यम से GGUF)।

टूल कॉलिंग समर्थन: एमस्टी की टूल कॉलिंग क्षमताएं उसके कनेक्टेड बैकएंड्स से विरासत में मिलती हैं। ओल्लामा से कनेक्ट होने पर, आपको इसके सीमाओं का सामना करना पड़ता है (नेटिव टूल कॉलिंग नहीं है)। लोकलएआई या ओपनएआई बैकएंड्स का उपयोग करने पर, आपको उनकी पूर्ण टूल कॉलिंग विशेषताएं मिलती हैं। एमस्टी स्वयं टूल कॉलिंग कार्यक्षमता जोड़ता नहीं है बल्कि कई प्रोवाइडर के लिए एकीकृत इंटरफेस के रूप में कार्य करता है। यह वास्तव में फायदेमंद हो सकता है - आप एक ही एजेंट वर्कफ्लो को विभिन्न बैकएंड्स (स्थानीय ओल्लामा बनाम लोकलएआई बनाम क्लाउड ओपनएआई) के खिलाफ परीक्षण कर सकते हैं ताकि प्रदर्शन और विश्वसनीयता की तुलना की जा सके। एमस्टी के कन्वर्सेशन प्रबंधन विशेषताएं जटिल टूल कॉलिंग अनुक्रमों के डिबगिंग के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं, क्योंकि आप निर्णय बिंदुओं पर कन्वर्सेशन को फोर्क कर सकते हैं और देख सकते हैं कि विभिन्न मॉडल्स कैसे समान टूल इनवोकेशन को हैंडल करते हैं। डेवलपर्स जो मल्टी-मॉडल एजेंट सिस्टम बना रहे हैं, उनके लिए एमस्टी एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है कि कौन सा बैकएंड विशिष्ट उपयोग केस के लिए सर्वोत्तम टूल कॉलिंग प्रदर्शन प्रदान करता है।

कब चुनें: कई मॉडल्स को प्रबंधित करने वाले पावर यूजर्स के लिए आदर्श, उन लोगों के लिए जो मॉडल आउटपुट्स की तुलना करना चाहते हैं, जटिल कन्वर्सेशन वर्कफ्लो वाले यूजर्स, और हाइब्रिड स्थानीय/क्लाउड सेटअप्स। एक स्टैंडअलोन सर्वर नहीं बल्कि मौजूदा एलएलएम डिप्लॉयमेंट्स के लिए एक उन्नत फ्रंटएंड है।

बैकयार्ड एआई

बैकयार्ड एआई चरित्र-आधारित कन्वर्सेशन और रोलप्ले सीनारियो पर विशेषज्ञता रखता है जिसमें विस्तृत चरित्र निर्माण, व्यक्तित्व परिभाषा, कई चरित्र स्विचिंग, लंबे समय तक कन्वर्सेशन मेमोरी, और स्थानीय-प्रथम गोपनीयता-उन्मुख प्रोसेसिंग है।

मुख्य विशेषताएं: विस्तृत एआई व्यक्तित्व प्रोफाइल के साथ चरित्र निर्माण, कई चरित्र व्यक्तित्व, लंबे समय तक कन्वर्सेशन के लिए मेमोरी सिस्टम, गैर-तकनीकी यूजर्स के लिए उपयोगकर्ता-मित्रता इंटरफेस, लामा.cpp पर बनाया गया है जिसमें GGUF मॉडल समर्थन, और क्रॉस-प्लेटफॉर्म उपलब्धता (विंडोज, मैकओएस, लिनक्स)।

एपीआई परिपक्वता: जीयूआई उपयोग के लिए स्थिर है लेकिन सीमित एपीआई एक्सेस। मुख्य रूप से ग्राफिकल यूजर एक्सपीरियंस पर केंद्रित है बजाय प्रोग्रामेटिक इंटीग्रेशन पर।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: GGUF मॉडल्स के साथ सबसे लोकप्रिय चैट मॉडल्स का समर्थन।

टूल कॉलिंग समर्थन: बैकयार्ड एआई टूल कॉलिंग या फंक्शन कॉलिंग क्षमताएं प्रदान नहीं करता। यह चरित्र-आधारित कन्वर्सेशन और रोलप्ले सीनारियो के लिए विशेष रूप से बनाया गया है जहां टूल इंटीग्रेशन प्रासंगिक नहीं है। एप्लिकेशन चरित्र सुसंगति को बनाए रखने, लंबे समय तक मेमोरी को प्रबंधित करने और इमर्सिव कन्वर्सेशनल अनुभवों को बनाने पर केंद्रित है बजाय फंक्शन को एक्सीक्यूट करने या बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने पर। चरित्र-आधारित एआई इंटरैक्शन की तलाश करने वाले यूजर्स के लिए, टूल कॉलिंग की अनुपस्थिति एक सीमा नहीं है - यह सिस्टम को पूरी तरह से नैचुरल डायलॉग के लिए अनुकूलित होने देता है। यदि आपको एआई चरित्र की आवश्यकता है जो टूल्स का भी उपयोग कर सकते हैं (जैसे एक रोलप्लेिंग असिस्टेंट जो वास्तविक मौसम की जांच कर सकता है या जानकारी खोज सकता है), तो आपको लोकलएआई का उपयोग करना होगा या चरित्र कार्ड्स को टूल-कॉलिंग क्षमता वाले मॉडल्स के साथ मिलाने वाला एक कस्टम सॉल्यूशन बनाना होगा।

कब चुनें: रचनात्मक लेखन और रोलप्ले, चरित्र-आधारित एप्लिकेशन, व्यक्तिगत एआई व्यक्तित्व चाहते यूजर्स, और गेमिंग और मनोरंजन उपयोग केस के लिए सबसे अच्छा है। सामान्य उद्देश्य के विकास या एपीआई इंटीग्रेशन के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

सैक्टम

सैक्टम एआई गोपनीयता पर जोर देता है जिसमें ऑफ़लाइन-फर्स्ट मोबाइल और डेस्कटॉप एप्लिकेशन हैं जिसमें कोई इंटरनेट की आवश्यकता नहीं है, कन्वर्सेशन सिंक के लिए एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन, ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग जिसमें सभी इन्फरेंस स्थानीय रूप से होता है, और क्रॉस-प्लेटफॉर्म एन्क्रिप्टेड सिंक है।

मुख्य विशेषताएं: आईओएस और एंड्रॉइड के लिए मोबाइल समर्थन (एलएलएम स्पेस में दुर्लभ), मोबाइल डिवाइस के लिए मॉडल्स को अनुकूलित करने के लिए एग्रेसिव मॉडल ऑप्टिमाइजेशन, वैकल्पिक एन्क्रिप्टेड क्लाउड सिंक, फैमिली शेयरिंग समर्थन, छोटे मॉडल्स (1B-7B पैरामीटर्स) को अनुकूलित, मोबाइल प्लेटफॉर्म्स के लिए कस्टम क्वांटाइजेशन, और प्री-पैकेज्ड मॉडल बंडल्स।

एपीआई परिपक्वता: इरादित मोबाइल उपयोग के लिए स्थिर है लेकिन सीमित एपीआई एक्सेस। एंड-यूजर एप्लिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है बजाय डेवलपर इंटीग्रेशन के लिए।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: मोबाइल प्लेटफॉर्म्स के लिए छोटे मॉडल फॉर्मेट्स के साथ कस्टम क्वांटाइजेशन।

टूल कॉलिंग समर्थन: सैक्टम अपने वर्तमान इम्प्लीमेंटेशन में टूल कॉलिंग या फंक्शन कॉलिंग क्षमताओं का समर्थन नहीं करता। एक मोबाइल-फर्स्ट एप्लिकेशन के रूप में जो गोपनीयता और ऑफ़लाइन ऑपरेशन पर केंद्रित है, सैक्टम सरलता और संसाधन दक्षता को एजेंट वर्कफ्लो जैसे उन्नत विशेषताओं के ऊपर प्राथमिकता देता है। छोटे मॉडल्स (1B-7B पैरामीटर्स) जो चलते हैं, आम तौर पर टूल कॉलिंग के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं भले ही इन्फ्रास्ट्रक्चर इसे समर्थन करता हो। सैक्टम का मूल्य प्रस्ताव दैनिक उपयोग के लिए निजी, ऑन-डिवाइस एआई चैट प्रदान करना है - ईमेल पढ़ना, संदेश ड्राफ्ट करना, प्रश्नों का उत्तर देना - बजाय जटिल स्वायत्त कार्य। मोबाइल यूजर्स जो टूल कॉलिंग क्षमताओं की आवश्यकता है, मोबाइल हार्डवेयर के आर्किटेक्चरल सीमाओं के कारण यह एक असंभव अपेक्षा है। एजेंट-आधारित वर्कफ्लो के लिए टूल इंटीग्रेशन की आवश्यकता वाले यूजर्स के लिए, क्लाउड-आधारित सॉल्यूशन या बड़े मॉडल्स के साथ डेस्कटॉप एप्लिकेशन अभी भी आवश्यक हैं।

कब चुनें: मोबाइल एलएलएम एक्सेस के लिए आदर्श, गोपनीयता-संवेदनशील यूजर्स, मल्टी-डिवाइस सीनारियो, और ऑन-द-गो एआई सहायता। मोबाइल हार्डवेयर की सीमाओं के कारण छोटे मॉडल्स तक सीमित है और बड़े मॉडल्स की आवश्यकता वाले जटिल कार्य के लिए कम उपयुक्त है।

रिकर्सचैट

रिकर्सचैट डेवलपर्स के लिए एक टर्मिनल-आधारित चैट इंटरफेस है जो कमांड लाइन में रहते हैं, जो Vi/Emacs कीबोर्ड बाइंडिंग्स के साथ कीबोर्ड-ड्रिवन इंटरैक्शन प्रदान करता है।

मुख्य विशेषताएं: टर्मिनल-नेटिव ऑपरेशन, मल्टी-बैकएंड समर्थन (ओल्लामा, ओपनएआई, एंथ्रोपिक), कोड ब्लॉक्स के लिए सिंटैक्स हाइलाइटिंग, कन्वर्सेशन को सेव और रिस्टोर करने के लिए सेशन प्रबंधन, स्वचालन के लिए स्क्रिप्टेबल सीएलआई कमांड्स, रस्ट में लिखा गया है जो तेज़ और कुशल ऑपरेशन के लिए है, न्यूनतम डिपेंडेंसीज, एसएसएच के माध्यम से काम करता है, और tmux/screen मित्र।

एपीआई परिपक्वता: स्थिर है, मौजूदा बैकएंड एपीआई (ओल्लामा, ओपनएआई, आदि) का उपयोग करता है बजाय अपने स्वयं के सर्वर को प्रदान करने के लिए।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: उपयोग किए जा रहे बैकएंड पर निर्भर करता है (आम तौर पर ओल्लामा के माध्यम से GGUF)।

टूल कॉलिंग समर्थन: रिकर्सचैट की टूल कॉलिंग समर्थन उस बैकएंड पर निर्भर करता है जिसे आप कनेक्ट करते हैं। ओल्लामा बैकएंड्स के साथ, आप ओल्लामा की सीमाओं को विरासत में प्राप्त करते हैं। ओपनएआई या एंथ्रोपिक बैकएंड्स के साथ, आप उनकी पूर्ण फंक्शन कॉलिंग क्षमताओं को प्राप्त करते हैं। रिकर्सचैट स्वयं टूल कॉलिंग को इम्प्लीमेंट नहीं करता है बल्कि एक टर्मिनल इंटरफेस प्रदान करता है जो एजेंट वर्कफ्लो को डिबग और परीक्षण करने के लिए सुविधाजनक बनाता है। JSON के लिए सिंटैक्स हाइलाइटिंग फंक्शन कॉल पैरामीटर्स और प्रतिक्रियाओं की जांच करने में आसान बनाता है। कमांड-लाइन एजेंट सिस्टम या एसएसएच के माध्यम से रिमोट एन्वायर्नमेंट में टूल कॉलिंग को परीक्षण करने वाले डेवलपर्स के लिए, रिकर्सचैट एक लाइटवेट इंटरफेस प्रदान करता है बिना जीयूआई के ओवरहेड के। इसके स्क्रिप्टेबल स्वभाव से एजेंट परीक्षण सीनारियो का स्वचालन शेल स्क्रिप्ट के माध्यम से संभव होता है, जो सीआई/सीडी पाइपलाइन्स के लिए मूल्यवान होता है जो विभिन्न मॉडल्स और बैकएंड्स के माध्यम से टूल कॉलिंग व्यवहार को वैलिडेट करने की आवश्यकता है।

कब चुनें: टर्मिनल इंटरफेस पसंद करने वाले डेवलपर्स के लिए आदर्श, एसएसएच के माध्यम से रिमोट सर्वर एक्सेस, स्क्रिप्टिंग और स्वचालन की आवश्यकताएं, और टर्मिनल वर्कफ्लो के साथ इंटीग्रेशन। एक स्टैंडअलोन सर्वर नहीं बल्कि एक उन्नत टर्मिनल क्लाइंट है।

नोड-लामा-सीपीपी

nोड-लामा-सीपीपी लामा.cpp को नोड.js इकोसिस्टम में लाता है जिसमें नेटिव नोड.js बाइंडिंग्स हैं जो डायरेक्ट लामा.cpp इंटीग्रेशन और पूर्ण टाइपस्क्रिप्ट समर्थन के साथ पूर्ण टाइप डिफिनिशन प्रदान करते हैं।

मुख्य विशेषताएं: टोकन-बाय-टोकन स्ट्रीमिंग जनरेशन, टेक्स्ट एम्बेडिंग्स जनरेशन, प्रोग्रामेटिक मॉडल प्रबंधन मॉडल्स को डाउनलोड और प्रबंधित करने के लिए, बिल्ट-इन चैट टेम्पलेट हैंडलिंग, नेटिव बाइंडिंग्स जो नोड.js एन्वायर्नमेंट में लगभग नेटिव लामा.cpp प्रदर्शन प्रदान करते हैं, नोड.js/जावास्क्रिप्ट एप्लिकेशन के साथ एलएलएम्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, इलेक्ट्रॉन एप्स के साथ स्थानीय एआई, बैकएंड सर्विसेज, और बंडल्ड मॉडल्स के साथ सर्वरलेस फंक्शन।

एपीआई परिपक्वता: स्थिर और परिपक्व है जिसमें व्यापक टाइपस्क्रिप्ट डिफिनिशन और जावास्क्रिप्ट डेवलपर्स के लिए अच्छी तरह से दस्तावेज़ीकृत एपीआई।

फाइल फॉर्मेट समर्थन: GGUF फॉर्मेट के माध्यम से लामा.cpp के साथ सभी मानक क्वांटाइजेशन स्तरों का समर्थन।

टूल कॉलिंग समर्थन: नोड-लामा-सीपीपी को टूल कॉलिंग को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और आउटपुट पार्सिंग के माध्यम से मैन्युअल रूप से इम्प्लीमेंट करने की आवश्यकता है। नेटिव फंक्शन कॉलिंग के साथ एपीआई-आधारित सॉल्यूशन के विपरीत, आपको अपने जावास्क्रिप्ट कोड में पूरे टूल कॉलिंग वर्कफ्लो को हैंडल करना होगा: टूल स्कीमास को परिभाषित करना, उन्हें प्रॉम्प्ट्स में इंजेक्ट करना, मॉडल प्रतिक्रियाओं को फंक्शन कॉल्स के लिए पार्स करना, टूल्स को एक्सीक्यूट करना, और परिणामों को मॉडल को वापस फीड करना। जबकि यह आपको पूर्ण नियंत्रण और लचीलापन प्रदान करता है, यह vLLM या लोकलएआई के बिल्ट-इन समर्थन का उपयोग करने से काफी अधिक काम है। नोड-लामा-सीपीपी उन डेवलपर्स के लिए सबसे अच्छा है जो जावास्क्रिप्ट में कस्टम एजेंट लॉजिक बनाना चाहते हैं और टूल कॉलिंग प्रक्रिया पर फाइन-ग्रेन्ड नियंत्रण चाहते हैं। टाइपस्क्रिप्ट समर्थन टाइप-सेफ टूल इंटरफेस को परिभाषित करने में आसान बनाता है। इसे लैंगचेन.js जैसे लाइब्रेरीज के साथ उपयोग करने पर विचार करें ताकि टूल कॉलिंग बॉयलरप्लेट को एब्स्ट्रैक्ट किया जा सके जबकि स्थानीय इन्फरेंस के फायदे बनाए रखे।

कब चुनें: जावास्क्रिप्ट/टाइपस्क्रिप्ट डेवलपर्स, इलेक्ट्रॉन डेस्कटॉप एप्लिकेशन, नोड.js बैकएंड सर्विसेज, और रैपिड प्रोटोटाइप डेवलपमेंट के लिए आदर्श है। प्रोग्रामेटिक नियंत्रण प्रदान करता है बजाय एक स्टैंडअलोन सर्वर।

निष्कर्ष

उचित स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट टूल का चयन आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है:

प्राथमिक सिफारिशें:

  • नवागंतुकों के लिए: LM Studio के लिए उत्कृष्ट UI और आसानी से उपयोग करने के लिए शुरू करें, या Jan के लिए गोपनीयता-प्रथम सरलता
  • डेवलपर्स के लिए: Ollama के लिए API एकीकरण और लचीलापन के लिए चुनें, या node-llama-cpp के लिए JavaScript/Node.js परियोजनाओं के लिए
  • गोपनीयता प्रेमी के लिए: Jan या Sanctum के लिए ऑफ़लाइन अनुभव के साथ वैकल्पिक मोबाइल समर्थन
  • बहु-प्रकार के आवश्यकताओं के लिए: LocalAI के लिए पाठ से परे व्यापक AI क्षमताओं के लिए
  • उत्पादन डिप्लॉयमेंट के लिए: vLLM के लिए उच्च प्रदर्शन सर्विंग के साथ एंटरप्राइज फीचर्स
  • कंटेनर वर्कफ्लो के लिए: Docker Model Runner के लिए पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण के लिए
  • AMD Ryzen AI हार्डवेयर के लिए: Lemonade NPU/iGPU के लिए उत्कृष्ट प्रदर्शन का उपयोग करता है
  • शक्तिशाली उपयोगकर्ताओं के लिए: Msty के लिए कई मॉडल और प्रदाताओं का प्रबंधन
  • सृजनात्मक लेखन के लिए: Backyard AI के लिए चरित्र-आधारित संवाद
  • टर्मिनल प्रेमी के लिए: RecurseChat के लिए कमांड-लाइन वर्कफ्लो
  • स्वायत्त एजेंट के लिए: vLLM या Lemonade के लिए मजबूत फंक्शन कॉलिंग और MCP समर्थन

मुख्य निर्णय कारक: API परिपक्वता (vLLM, Ollama, और LM Studio सबसे स्थिर APIs प्रदान करते हैं), टूल कॉलिंग (vLLM और Lemonade सर्वश्रेष्ठ-श्रेणी फंक्शन कॉलिंग प्रदान करते हैं), फ़ाइल फ़ॉर्मेट समर्थन (LocalAI सबसे व्यापक रेंज का समर्थन करता है), हार्डवेयर अनुकूलन (LM Studio एकीकृत GPUs पर उत्कृष्ट है, Lemonade AMD NPUs पर), और मॉडल विविधता (Ollama और LocalAI सबसे व्यापक मॉडल चयन प्रदान करते हैं)।

स्थानीय LLM पारिस्थितिकी तंत्र 2025 में API मानकीकरण (सभी प्रमुख टूल्स में OpenAI संगतता) में महत्वपूर्ण प्रगति के साथ तेजी से परिपक्व हो रही है, टूल कॉलिंग (MCP प्रोटोकॉल अपनाने से स्वायत्त एजेंटों को सक्षम बनाना), फ़ॉर्मेट लचीलापन (बेहतर रूपांतरण टूल्स और क्वांटाइजेशन विधियाँ), हार्डवेयर समर्थन (NPU त्वरण, सुधारित एकीकृत GPU उपयोग), और विशेष अनुप्रयोग (मोबाइल, टर्मिनल, चरित्र-आधारित इंटरफेस)।

चाहे आप डेटा गोपनीयता के बारे में चिंतित हों, API लागत कम करना चाहते हों, ऑफ़लाइन क्षमताओं की आवश्यकता हो, या उत्पादन-स्तर के प्रदर्शन की आवश्यकता हो, स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट कभी भी इतना सुलभ या सक्षम नहीं रहा है। इस गाइड में समीक्षित टूल्स स्थानीय AI डिप्लॉयमेंट के कटिंग एज पर हैं, प्रत्येक विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए विशिष्ट समस्याओं को हल करते हैं।

उपयोगी लिंक

बाहरी संदर्भ