Hosting LLM Lokal: Panduan Lengkap 2025 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio & Lebih Banyak Lagi

Masterkan implementasi LLM lokal dengan 12+ alat yang dibandingkan

Konten Halaman

Penyimpanan lokal LLM telah semakin populer seiring dengan kebutuhan pengembang dan organisasi akan privasi yang lebih baik, latensi yang lebih rendah, dan kontrol yang lebih besar terhadap infrastruktur AI mereka.

Saat ini, pasar menawarkan berbagai alat canggih untuk menjalankan LLM secara lokal, masing-masing dengan kekuatan dan pertukaran yang berbeda.

7 llamas Gambar menarik ini dihasilkan oleh model AI Flux 1 dev.

Sebelum layanan AI berbasis awan mendominasi pemandangan, gagasan menjalankan model bahasa canggih pada perangkat keras lokal terasa tidak realistis. Hari ini, kemajuan dalam kuantisasi model, mesin inferensi yang efisien, dan perangkat keras GPU yang dapat diakses telah membuat penyimpanan LLM lokal bukan hanya mungkin tetapi sering kali lebih disukai untuk banyak kasus penggunaan.

Manfaat Utama Penyimpanan Lokal: Privasi & keamanan data, prediktabilitas biaya tanpa biaya API per token, responsitas latensi rendah, kontrol penuh atas penyesuaian, kemampuan offline, dan kepatuhan terhadap persyaratan regulasi untuk data sensitif.

TL;DR

Alat Terbaik Untuk Kematangan API Pemanggilan Alat GUI Format File Dukungan GPU Open Source
Ollama Pengembang, integrasi API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabil ❌ Terbatas 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ya
LocalAI AI multimodal, fleksibilitas ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabil ✅ Penuh Antarmuka Web GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ya
Jan Privasi, kesederhanaan ⭐⭐⭐ Beta ❌ Terbatas ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ya
LM Studio Pemula, perangkat keras spesifikasi rendah ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabil ⚠️ Eksperimental ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Tidak
vLLM Produksi, throughput tinggi ⭐⭐⭐⭐⭐ Produksi ✅ Penuh ❌ Hanya API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Ya
Docker Model Runner Alur kerja container ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Terbatas Docker Desktop GGUF (tergantung) NVIDIA, AMD Sebagian
Lemonade Perangkat keras NPU AMD ⭐⭐⭐ Pengembangan ✅ Penuh (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Ya
Msty Manajemen multi-model ⭐⭐⭐⭐ Stabil ⚠️ Melalui backend ✅ Desktop Melalui backend Melalui backend ❌ Tidak
Backyard AI Karakter/roleplay ⭐⭐⭐ Stabil ❌ Terbatas ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Tidak
Sanctum Privasi mobile ⭐⭐⭐ Stabil ❌ Terbatas ✅ Mobile/Desktop Model yang dioptimalkan GPU mobile ❌ Tidak
RecurseChat Pengguna terminal ⭐⭐⭐ Stabil ⚠️ Melalui backend ❌ Terminal Melalui backend Melalui backend ✅ Ya
node-llama-cpp Pengembang JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stabil ⚠️ Manual ❌ Library GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Ya

Rekomendasi Cepat:

  • Pemula: LM Studio atau Jan
  • Pengembang: Ollama atau node-llama-cpp
  • Produksi: vLLM
  • Multimodal: LocalAI
  • PC AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Fokus Privasi: Jan atau Sanctum
  • Pengguna Lanjutan: Msty

Ollama

Ollama telah muncul sebagai salah satu alat paling populer untuk penyimpanan LLM lokal, terutama di kalangan pengembang yang menghargai antarmuka baris perintah dan efisiensinya. Dibangun di atas llama.cpp, ia menawarkan throughput token-per-detik yang sangat baik dengan manajemen memori yang cerdas dan akselerasi GPU yang efisien untuk GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal), dan AMD (ROCm).

Fitur Utama: Manajemen model sederhana dengan perintah seperti ollama run llama3.2, API yang kompatibel dengan OpenAI untuk pengganti langsung layanan cloud, perpustakaan model yang luas yang mendukung Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen, dan lainnya, kemampuan output terstruktur, dan pembuatan model kustom melalui Modelfiles.

Kematangan API: Sangat matang dengan akhir titik OpenAI yang stabil termasuk /v1/chat/completions, /v1/embeddings, dan /v1/models. Mendukung streaming penuh melalui Server-Sent Events, API visi untuk model multimodal, tetapi tidak mendukung pemanggilan fungsi bawaan. Memahami bagaimana Ollama menangani permintaan paralel sangat penting untuk penyimpanan optimal, terutama ketika menangani pengguna paralel yang banyak.

Dukungan Format File: Utamanya format GGUF dengan semua tingkat kuantisasi (Q2_K melalui Q8_0). Konversi otomatis dari model Hugging Face tersedia melalui pembuatan Modelfile. Untuk manajemen penyimpanan yang efisien, Anda mungkin perlu pindahkan model Ollama ke drive atau folder yang berbeda.

Dukungan Pemanggilan Alat: Ollama secara resmi menambahkan fungsi pemanggilan alat, memungkinkan model untuk berinteraksi dengan fungsi eksternal dan API. Implementasinya mengikuti pendekatan terstruktur di mana model dapat memutuskan kapan memanggil alat dan bagaimana menggunakan data yang dikembalikan. Pemanggilan alat tersedia melalui API Ollama dan bekerja dengan model yang secara khusus dilatih untuk pemanggilan fungsi seperti Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2, dan Qwen2.5. Namun, hingga 2024, API Ollama belum mendukung pemanggilan alat streaming atau parameter tool_choice, yang tersedia dalam API OpenAI. Ini berarti Anda tidak dapat memaksa pemanggilan alat tertentu atau menerima respons pemanggilan alat dalam mode streaming. Meskipun keterbatasan ini, pemanggilan alat Ollama siap produksi untuk banyak kasus penggunaan dan terintegrasi dengan baik dengan kerangka kerja seperti Spring AI dan LangChain. Fitur ini mewakili peningkatan signifikan atas pendekatan sebelumnya dalam rekayasa prompt.

Kapan Harus Memilih: Ideal untuk pengembang yang lebih suka antarmuka CLI dan otomatisasi, membutuhkan integrasi API yang andal untuk aplikasi, menghargai transparansi open-source, dan ingin pemanfaatan sumber daya yang efisien. Sangat baik untuk membangun aplikasi yang memerlukan migrasi mulus dari OpenAI. Untuk referensi komprehensif tentang perintah dan konfigurasi, lihat cheatsheet Ollama.

LocalAI

LocalAI menempatkan dirinya sebagai stack AI komprehensif, melebihi hanya pembuatan teks untuk mendukung aplikasi AI multimodal termasuk pembuatan teks, gambar, dan audio.

Fitur Utama: Stack AI komprehensif termasuk LocalAI Core (teks, gambar, audio, API visi), LocalAGI untuk agen otonom, LocalRecall untuk pencarian semantik, kemampuan inferensi terdistribusi P2P, dan gramatara terbatas untuk output terstruktur.

Kematangan API: Sangat matang sebagai pengganti langsung OpenAI yang lengkap yang mendukung semua akhir titik OpenAI plus fitur tambahan. Termasuk dukungan streaming penuh, pemanggilan fungsi bawaan melalui API alat OpenAI-compatible, pembuatan gambar dan pemrosesan, transkripsi audio (Whisper), teks ke suara, pembatasan laju yang dapat dikonfigurasi, dan otentikasi API kunci bawa-in. LocalAI unggul dalam tugas seperti mengubah konten HTML ke Markdown menggunakan LLM berkat dukungan API yang luas.

Dukungan Format File: Paling fleksibel dengan dukungan untuk format GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ, dan AWQ. Banyak backend termasuk llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama, dan ExLlama2.

Dukungan Pemanggilan Alat: LocalAI menyediakan dukungan pemanggilan alat OpenAI-compatible yang komprehensif dengan stack AI yang diperluas. Komponen LocalAGI secara khusus memungkinkan agen otonom dengan kemampuan pemanggilan alat yang kuat. Implementasi LocalAI mendukung seluruh API alat OpenAI, termasuk definisi fungsi, skema parameter, dan pemanggilan fungsi tunggal serta paralel. Platform ini berjalan di beberapa backend (llama.cpp, vLLM, Transformers) dan menjaga kompatibilitas dengan standar API OpenAI, membuat migrasi menjadi mudah. LocalAI mendukung fitur lanjutan seperti gramatara terbatas untuk output terstruktur yang lebih andal dan memiliki dukungan eksperimental untuk Model Context Protocol (MCP). Implementasi pemanggilan alat sudah matang dan siap produksi, bekerja khususnya baik dengan model yang dioptimalkan untuk pemanggilan fungsi seperti Hermes 2 Pro, Functionary, dan model Llama terbaru. Pendekatan LocalAI terhadap pemanggilan alat adalah salah satu fitur terkuatnya, menawarkan fleksibilitas tanpa mengorbankan kompatibilitas.

Kapan Harus Memilih: Terbaik untuk pengguna yang membutuhkan kemampuan AI multimodal di luar teks, fleksibilitas maksimal dalam pemilihan model, kompatibilitas API OpenAI untuk aplikasi yang ada, dan fitur lanjutan seperti pencarian semantik dan agen otonom. Berjalan efisien bahkan tanpa GPU khusus.

Jan

Jan mengambil pendekatan berbeda, memprioritaskan privasi pengguna dan kesederhanaan daripada fitur canggih dengan desain 100% offline yang mencakup tidak ada pelacakan dan tidak ada ketergantungan awan.

Fitur Utama: Antarmuka percakapan mirip ChatGPT, Model Hub bersih dengan model yang diberi label “cepat,” “seimbang,” atau “tinggi kualitas,” manajemen percakapan dengan kemampuan impor/ekspor, konfigurasi minimal dengan fungsionalitas out-of-box, backend llama.cpp, dukungan format GGUF, deteksi perangkat keras otomatis, dan sistem ekstensi untuk plugin komunitas.

Kematangan API: Tahap beta dengan API OpenAI-compatible yang mengungkapkan akhir titik dasar. Mendukung respons streaming dan embedding melalui backend llama.cpp, tetapi memiliki dukungan pemanggilan alat terbatas dan API visi eksperimental. Tidak dirancang untuk skenario multi-pengguna atau pembatasan laju.

Dukungan Format File: Model GGUF kompatibel dengan mesin llama.cpp, mendukung semua tingkat kuantisasi standar GGUF dengan manajemen file drag-and-drop sederhana.

Dukungan Pemanggilan Alat: Jan saat ini memiliki kemampuan pemanggilan alat yang terbatas dalam rilis stabilnya. Sebagai asisten AI pribadi yang fokus pada privasi, Jan memprioritaskan kesederhanaan daripada fitur agen lanjutan. Meskipun mesin llama.cpp di bawahnya secara teoretis mendukung pola pemanggilan alat, implementasi API Jan tidak mengungkapkan akhir titik pemanggilan fungsi penuh yang kompatibel dengan OpenAI. Pengguna yang membutuhkan pemanggilan alat harus menerapkan pendekatan rekayasa prompt manual atau menunggu pembaruan masa depan. Jalur pengembangan menunjukkan bahwa peningkatan dukungan alat direncanakan, tetapi fokus saat ini tetap pada memberikan pengalaman percakapan yang andal, offline-first. Untuk aplikasi produksi yang memerlukan pemanggilan fungsi yang andal, pertimbangkan LocalAI, Ollama, atau vLLM. Jan paling cocok untuk kasus penggunaan AI percakapan daripada alur kerja agen otonom kompleks yang memerlukan orkestrasi alat.

Kapan Harus Memilih: Sempurna untuk pengguna yang memprioritaskan privasi dan operasi offline, ingin pengalaman tanpa konfigurasi, lebih suka GUI daripada CLI, dan membutuhkan alternatif lokal ChatGPT untuk penggunaan pribadi.

LM Studio

LM Studio telah mendapatkan reputasinya sebagai alat paling mudah diakses untuk penyimpanan LLM lokal, terutama untuk pengguna tanpa latar belakang teknis.

Fitur Utama: Antarmuka GUI yang rapi dengan antarmuka intuitif yang indah, browser model untuk pencarian dan unduhan mudah dari Hugging Face, perbandingan kinerja dengan indikator visual kecepatan dan kualitas model, antarmuka percakapan langsung untuk pengujian, slider penyesuaian parameter yang ramah pengguna, deteksi dan optimasi perangkat keras otomatis, offloading Vulkan untuk GPU terintegrasi Intel/AMD, manajemen memori cerdas, optimasi Apple Silicon yang sangat baik, server API lokal dengan akhir titik kompatibel OpenAI, dan pemecahan model untuk menjalankan model besar di seluruh GPU dan RAM.

Kematangan API: Sangat matang dan stabil dengan API kompatibel OpenAI. Mendukung streaming penuh, API embedding, pemanggilan fungsi eksperimental untuk model yang kompatibel, dan dukungan multimodal terbatas. Fokus pada skenario single-user tanpa pembatasan laju atau otentikasi bawa-in.

Dukungan Format File: GGUF (kompatibel dengan llama.cpp) dan format Hugging Face Safetensors. Konverter bawa-in untuk beberapa model dan dapat menjalankan model GGUF yang terpecah.

Dukungan Pemanggilan Alat: LM Studio telah mengimplementasikan dukungan pemanggilan alat eksperimental dalam versi terbaru (v0.2.9+), mengikuti format API pemanggilan fungsi OpenAI. Fitur ini memungkinkan model yang dilatih pada pemanggilan fungsi (terutama Hermes 2 Pro, Llama 3.1, dan Functionary) untuk memanggil alat eksternal melalui server API lokal. Namun, pemanggilan alat dalam LM Studio sebaiknya dianggap sebagai kualitas beta—itu bekerja secara andal untuk pengujian dan pengembangan tetapi mungkin menghadapi kasus tepi dalam produksi. GUI membuatnya mudah untuk mendefinisikan skema fungsi dan menguji pemanggilan alat secara interaktif, yang berharga untuk prototipe alur kerja agen. Kompatibilitas model bervariasi secara signifikan, dengan beberapa model menunjukkan perilaku pemanggilan alat yang lebih baik daripada yang lain. LM Studio tidak mendukung pemanggilan alat streaming atau fitur lanjutan seperti pemanggilan fungsi paralel. Untuk pengembangan agen yang serius, gunakan LM Studio untuk pengujian dan prototipe lokal, lalu deploy ke vLLM atau LocalAI untuk keandalan produksi.

Kapan Harus Memilih: Ideal untuk pemula baru dalam penyimpanan LLM lokal, pengguna yang lebih suka antarmuka grafis daripada alat baris perintah, mereka yang membutuhkan kinerja baik pada perangkat keras spesifikasi rendah (terutama dengan GPU terintegrasi), dan siapa pun yang ingin pengalaman pengguna profesional yang terpolis. Pada mesin tanpa GPU khusus, LM Studio seringkali mengungguli Ollama karena kemampuan offloading Vulkan. Banyak pengguna meningkatkan pengalaman LM Studio mereka dengan UI percakapan open-source untuk instance Ollama lokal yang juga bekerja dengan API kompatibel OpenAI dari LM Studio.

vLLM

vLLM dirancang khusus untuk inferensi LLM berkinerja tinggi dan siap produksi dengan teknologi PagedAttention inovatif yang mengurangi fragmentasi memori sebesar 50% atau lebih dan meningkatkan throughput hingga 2-4 kali lipat untuk permintaan paralel.

Fitur Utama: PagedAttention untuk manajemen memori yang dioptimalkan, batching kontinu untuk pemrosesan permintaan multi dengan efisien, inferensi terdistribusi dengan paralelisme tensor di seluruh GPU multi, dukungan streaming token demi token, optimisasi throughput tinggi untuk melayani banyak pengguna, dukungan untuk arsitektur populer (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), model bahasa gambar (LLaVA, Qwen-VL), API kompatibel OpenAI, dukungan Kubernetes untuk orkestrasi container, dan metrik bawa-in untuk pelacakan kinerja.

Kematangan API: Siap produksi dengan API kompatibel OpenAI yang sangat matang. Dukungan penuh untuk streaming, embedding, pemanggilan fungsi/tool dengan kemampuan pemanggilan paralel, dukungan model bahasa gambar, pembatasan laju produksi-grade, dan otentikasi berbasis token. Dioptimalkan untuk throughput tinggi dan permintaan batch.

Dukungan Format File: PyTorch dan Safetensors (utama), kuantisasi GPTQ dan AWQ, dukungan bawa-in untuk model hub Hugging Face. Tidak mendukung GGUF secara alami (memerlukan konversi).

Dukungan Pemanggilan Alat: vLLM menawarkan pemanggilan alat siap produksi, fitur lengkap yang 100% kompatibel dengan API pemanggilan fungsi OpenAI. Ia menerapkan spesifikasi lengkap termasuk pemanggilan fungsi paralel (di mana model dapat memanggil beberapa alat secara bersamaan), parameter tool_choice untuk mengontrol pemilihan alat, dan dukungan streaming untuk pemanggilan alat. Mekanisme PagedAttention vLLM mempertahankan throughput tinggi bahkan selama urutan pemanggilan alat multi-langkah yang kompleks, menjadikannya ideal untuk sistem agen otonom yang melayani pengguna multi secara paralel. Implementasi bekerja dengan sangat baik dengan model yang dioptimalkan untuk pemanggilan fungsi seperti Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large, dan Hermes 2 Pro. vLLM menangani pemanggilan alat pada tingkat API dengan validasi skema JSON otomatis untuk parameter fungsi, mengurangi kesalahan dan meningkatkan keandalan. Untuk deployment produksi yang memerlukan orkestrasi alat enterprise-grade, vLLM adalah standar emas, menawarkan kinerja tertinggi dan set fitur paling lengkap di antara solusi penyimpanan LLM lokal.

Kapan Harus Memilih: Terbaik untuk kinerja dan keandalan produksi-grade, penanganan permintaan paralel tinggi, kemampuan deployment multi-GPU, dan pelayanan LLM skala enterprise. Ketika membandingkan spesifikasi GPU NVIDIA untuk kesesuaian AI, kebutuhan vLLM memfavoritkan GPU modern (A100, H100, RTX 4090) dengan kapasitas VRAM tinggi untuk kinerja optimal. vLLM juga unggul dalam mendapatkan output terstruktur dari LLMs dengan dukungan pemanggilan alat bawa-in.

Docker Model Runner

Docker Model Runner adalah entri baru Docker ke dalam penyimpanan LLM lokal, memanfaatkan kekuatan kontainerisasi Docker dengan integrasi bawa-in, dukungan Docker Compose untuk deployment multi-container yang mudah, manajemen volume yang disederhanakan untuk penyimpanan dan caching model, dan pencarian layanan bawa-in kontainer.

Fitur Utama: Kontainer yang dikonfigurasi dengan gambar model siap pakai, alokasi sumber daya CPU dan GPU yang rinci, pengurangan kompleksitas konfigurasi, dan manajemen GUI melalui Docker Desktop.

Kematangan API: Tahap Alpha/Beta dengan API yang berkembang. Antarmuka bawa-in kontainer dengan mesin bawah menentukan kemampuan spesifik (biasanya berdasarkan GGUF/Ollama).

Dukungan Format File: Model yang dikemas dalam kontainer dengan format tergantung pada mesin bawah (biasanya GGUF). Standarisasi masih berkembang.

Dukungan Pemanggilan Alat: Kemampuan pemanggilan alat Docker Model Runner diwariskan dari mesin inferensi bawahnya (biasanya Ollama). Evaluasi praktis baru-baru ini oleh Docker menunjukkan tantangan signifikan dengan pemanggilan alat model lokal, termasuk pemanggilan alat yang berlebihan (model memanggil alat tanpa perlu), pemilihan alat yang salah, dan kesulitan dalam menangani respons alat dengan benar. Meskipun Docker Model Runner mendukung pemanggilan alat melalui API kompatibel OpenAI ketika menggunakan model yang sesuai, keandalannya bervariasi besar tergantung pada model dan konfigurasi spesifik. Lapisan kontainerisasi tidak menambah fitur pemanggilan alat—ia hanya menyediakan wrapper deployment standar. Untuk sistem agen produksi yang memerlukan pemanggilan alat yang andal, lebih efektif untuk meng-containerisasi vLLM atau LocalAI secara langsung daripada menggunakan Model Runner. Kelebihan Docker Model Runner terletak pada penyederhanaan deployment dan manajemen sumber daya, bukan pada peningkatan kemampuan AI. Pengalaman pemanggilan alat hanya sebaik dukungan model dan mesin bawah.

Kapan Harus Memilih: Ideal untuk pengguna yang sudah menggunakan Docker secara luas dalam alur kerja, membutuhkan orkestrasi kontainer yang mulus, menghargai ekosistem dan alat-alat Docker, dan ingin pipeline deployment yang disederhanakan. Untuk analisis terperinci tentang perbedaannya, lihat perbandingan Docker Model Runner vs Ollama yang mengeksplorasi kapan harus memilih solusi masing-masing untuk kasus penggunaan spesifik Anda.

Lemonade

Lemonade mewakili pendekatan baru dalam penyimpanan LLM lokal, secara khusus dioptimalkan untuk perangkat keras AMD dengan akselerasi NPU (Neural Processing Unit) memanfaatkan kemampuan AMD Ryzen AI.

Fitur Utama: Akselerasi NPU untuk inferensi efisien pada prosesor Ryzen AI, eksekusi hibrida yang menggabungkan NPU, iGPU, dan CPU untuk kinerja optimal, integrasi Model Context Protocol (MCP) kelas satu untuk pemanggilan alat, API standar kompatibel OpenAI, desain ringan dengan sedikit overhead sumber daya, dukungan agen otonom dengan kemampuan akses alat, beberapa antarmuka termasuk web UI, CLI, dan SDK, serta optimisasi khusus perangkat keras untuk AMD Ryzen AI (7040/8040 seri atau yang lebih baru).

Kematangan API: Berkembang tetapi meningkat pesat dengan akhir titik kompatibel OpenAI dan dukungan pemanggilan alat berbasis MCP terkini. Antarmuka yang tidak bergantung pada bahasa menyederhanakan integrasi di seluruh bahasa pemrograman.

Dukungan Format File: GGUF (utama) dan ONNX dengan format yang dioptimalkan NPU. Mendukung tingkat kuantisasi umum (Q4, Q5, Q8).

Dukungan Pemanggilan Alat: Lemonade menyediakan pemanggilan alat terkini melalui dukungan Model Context Protocol (MCP) kelas satu, yang mewakili evolusi signifikan di luar pemanggilan fungsi tradisional OpenAI-style. MCP adalah standar terbuka yang dirancang oleh Anthropic untuk integrasi alat yang lebih alami dan sadar konteks, memungkinkan LLM untuk mempertahankan kesadaran yang lebih baik terhadap alat yang tersedia dan tujuan mereka sepanjang percakapan. Implementasi MCP Lemonade memungkinkan interaksi dengan berbagai alat termasuk pencarian web, operasi sistem file, sistem memori, dan integrasi kustom—all dengan akselerasi NPU AMD untuk efisiensi. Pendekatan MCP menawarkan keunggulan dibanding pemanggilan fungsi tradisional: penemuan alat yang lebih baik, manajemen konteks yang lebih baik di percakapan multi-langkah, dan definisi alat standar yang bekerja di berbagai model. Meskipun MCP masih berkembang (diterapkan oleh Claude, sekarang menyebar ke deployment lokal), implementasi awal Lemonade menempatkannya sebagai pemimpin untuk sistem agen generasi berikutnya. Paling cocok untuk perangkat keras AMD Ryzen AI di mana offloading NPU memberikan peningkatan efisiensi 2-3x untuk alur kerja agen berat alat.

Kapan Harus Memilih: Sempurna untuk pengguna dengan perangkat keras AMD Ryzen AI, mereka yang membangun agen otonom, siapa pun yang membutuhkan akselerasi NPU yang efisien, dan pengembang yang ingin dukungan MCP terkini. Dapat mencapai peningkatan 2-3x lebih baik dalam token/watt dibandingkan inferensi hanya CPU pada sistem AMD Ryzen AI.

Msty

Msty fokus pada manajemen mulus beberapa penyedia LLM dan model dengan antarmuka terpadu untuk beberapa backend bekerja dengan Ollama, OpenAI, Anthropic, dan lainnya.

Fitur Utama: Arsitektur yang tidak bergantung pada penyedia, perpindahan model cepat, manajemen percakapan lanjutan dengan percabangan dan forking, perpustakaan prompt bawa-in, kemampuan menggabungkan model lokal dan cloud dalam satu antarmuka, membandingkan respons dari beberapa model secara berdampingan, dan dukungan lintas platform untuk Windows, macOS, dan Linux.

Kematangan API: Stabil untuk menghubungkan ke instalasi yang ada. Tidak memerlukan server terpisah karena memperluas fungsi alat lain seperti Ollama dan LocalAI.

Dukungan Format File: Bergantung pada backend yang terhubung (biasanya GGUF melalui Ollama/LocalAI).

Dukungan Pemanggilan Alat: Kemampuan pemanggilan alat Msty diwariskan dari backend yang terhubung. Ketika terhubung ke Ollama, Anda menghadapi keterbatasannya (tidak ada pemanggilan alat bawa-in). Ketika menggunakan backend LocalAI atau OpenAI, Anda mendapatkan fitur pemanggilan alat penuh mereka. Msty sendiri tidak menambahkan kemampuan pemanggilan alat tetapi bertindak sebagai antarmuka terpadu untuk beberapa penyedia. Ini sebenarnya bisa menjadi keuntungan—Anda dapat menguji alur kerja agen yang sama terhadap berbagai backend (Ollama lokal vs LocalAI vs OpenAI cloud) untuk membandingkan kinerja dan keandalan. Fitur manajemen percakapan Msty sangat berguna untuk debugging urutan pemanggilan alat yang kompleks, karena Anda dapat memfork percakapan di titik keputusan dan membandingkan bagaimana model berbeda menangani pemanggilan alat yang sama. Untuk pengembang yang membangun sistem agen multi-model, Msty menyediakan cara yang nyaman untuk mengevaluasi backend mana yang menawarkan kinerja pemanggilan alat terbaik untuk kasus penggunaan spesifik.

Kapan Harus Memilih: Ideal untuk pengguna lanjutan yang mengelola beberapa model, mereka yang membandingkan output model, pengguna dengan alur kerja percakapan kompleks, dan setup hybrid lokal/cloud. Bukan server terpisah tetapi frontend yang canggih untuk deployment LLM yang ada.

Backyard AI

Backyard AI khusus dalam percakapan berbasis karakter dan skenario roleplay dengan pembuatan karakter yang rinci, definisi kepribadian, perubahan karakter yang beragam, memori percakapan jangka panjang, dan pemrosesan yang fokus pada privasi dengan pendekatan lokal.

Fitur Utama: Pembuatan karakter dengan profil kepribadian AI yang rinci, beberapa persona karakter, sistem memori untuk percakapan jangka panjang, antarmuka pengguna yang ramah untuk pengguna non-teknis, dibangun pada llama.cpp dengan dukungan model GGUF, dan ketersediaan lintas platform (Windows, macOS, Linux).

Kematangan API: Stabil untuk penggunaan GUI tetapi akses API terbatas. Fokus utamanya pada pengalaman pengguna grafis daripada integrasi programatis.

Dukungan Format File: Model GGUF dengan dukungan untuk model chat populer.

Dukungan Pemanggilan Alat: Backyard AI tidak menyediakan kemampuan pemanggilan alat atau pemanggilan fungsi. Ia dirancang khusus untuk percakapan berbasis karakter dan skenario roleplay di mana integrasi alat tidak relevan. Aplikasi ini fokus pada menjaga konsistensi karakter, mengelola memori jangka panjang, dan menciptakan pengalaman percakapan yang imersif daripada mengeksekusi fungsi atau berinteraksi dengan sistem eksternal. Untuk pengguna yang mencari interaksi AI berbasis karakter, ketiadaan pemanggilan alat bukanlah keterbatasan—ini memungkinkan sistem untuk mengoptimalkan sepenuhnya untuk dialog alami. Jika Anda membutuhkan karakter AI yang juga dapat menggunakan alat (seperti asisten roleplay yang dapat memeriksa cuaca nyata atau mencari informasi), Anda perlu menggunakan platform lain seperti LocalAI atau membangun solusi kustom yang menggabungkan kartu karakter dengan model yang mampu pemanggilan alat.

Kapan Harus Memilih: Terbaik untuk penulisan kreatif dan roleplay, aplikasi berbasis karakter, pengguna yang ingin persona AI yang dipersonalisasi, dan kasus penggunaan gaming dan hiburan. Tidak dirancang untuk pengembangan umum atau integrasi API.

Sanctum

Sanctum AI menekankan privasi dengan aplikasi mobile dan desktop yang berbasis offline, memiliki operasi offline yang benar-benar dapat berjalan tanpa koneksi internet, enkripsi end-to-end untuk sinkronisasi percakapan, pemrosesan di perangkat dengan semua inferensi terjadi secara lokal, dan sinkronisasi terenkripsi lintas platform.

Fitur Utama: Dukungan mobile untuk iOS dan Android (langka di ruang LLM), optimasi model yang agresif untuk perangkat mobile, sinkronisasi cloud terenkripsi opsional, dukungan berbagi keluarga, model yang dioptimalkan lebih kecil (1B-7B parameter), kuantisasi khusus untuk mobile, dan bundel model yang telah dipaketkan.

Maturity API: Stabil untuk penggunaan mobile yang dimaksudkan tetapi akses API terbatas. Dirancang untuk aplikasi pengguna akhir daripada integrasi pengembang.

Dukungan Format File: Format model yang dioptimalkan lebih kecil dengan kuantisasi khusus untuk platform mobile.

Dukungan Tool Calling: Sanctum tidak mendukung kemampuan tool calling atau function calling dalam implementasinya saat ini. Sebagai aplikasi mobile-first yang berfokus pada privasi dan operasi offline, Sanctum memprioritaskan kesederhanaan dan efisiensi sumber daya daripada fitur canggih seperti alur kerja agen. Model yang lebih kecil (1B-7B parameter) yang dijalankannya umumnya tidak cocok untuk tool calling yang andal bahkan jika infrastruktur mendukungnya. Nilai jual Sanctum adalah menyediakan chat AI pribadi, di perangkat, untuk penggunaan sehari-hari—membaca email, menulis pesan, menjawab pertanyaan—daripada tugas kompleks yang mandiri. Untuk pengguna mobile yang membutuhkan kemampuan tool calling, kendala arsitektur perangkat keras mobile membuat ini menjadi harapan yang tidak realistis. Solusi berbasis cloud atau aplikasi desktop dengan model yang lebih besar tetap diperlukan untuk alur kerja agen yang memerlukan integrasi tool.

Kapan Harus Memilih: Sempurna untuk akses LLM mobile, pengguna yang peduli privasi, skenario multi-perangkat, dan bantuan AI di luar ruangan. Terbatas pada model yang lebih kecil karena kendala perangkat keras mobile dan kurang cocok untuk tugas kompleks yang memerlukan model besar.

RecurseChat

RecurseChat adalah antarmuka chat berbasis terminal untuk pengembang yang tinggal di baris perintah, menawarkan interaksi berbasis keyboard dengan keybinding Vi/Emacs.

Fitur Utama: Operasi native terminal, dukungan multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), penyorotan sintaks untuk blok kode, manajemen sesi untuk menyimpan dan memulihkan percakapan, perintah CLI yang dapat discriptkan untuk otomatisasi, ditulis dalam Rust untuk operasi yang cepat dan efisien, ketergantungan minimal, berjalan melalui SSH, dan ramah tmux/screen.

Maturity API: Stabil, menggunakan API backend yang sudah ada (Ollama, OpenAI, dll.) daripada menyediakan server sendiri.

Dukungan Format File: Bergantung pada backend yang digunakan (biasanya GGUF melalui Ollama).

Dukungan Tool Calling: Dukungan tool calling RecurseChat bergantung pada backend yang terhubung. Dengan backend Ollama, Anda mewarisi keterbatasan Ollama. Dengan backend OpenAI atau Anthropic, Anda mendapatkan kemampuan penuh function calling mereka. RecurseChat sendiri tidak menerapkan tool calling tetapi menyediakan antarmuka terminal yang memudahkan debugging dan pengujian alur kerja agen. Penyorotan sintaks untuk JSON membuatnya mudah untuk memeriksa parameter panggilan fungsi dan respons. Untuk pengembang yang membangun sistem agen berbasis baris perintah atau menguji tool calling di lingkungan jarak jauh melalui SSH, RecurseChat menawarkan antarmuka ringan tanpa beban GUI. Sifatnya yang dapat discriptkan juga memungkinkan otomatisasi skenario pengujian agen melalui skrip shell, membuatnya bernilai untuk pipeline CI/CD yang perlu memvalidasi perilaku tool calling di berbagai model dan backend.

Kapan Harus Memilih: Ideal untuk pengembang yang lebih suka antarmuka terminal, akses server jarak jauh melalui SSH, kebutuhan skrip dan otomatisasi, serta integrasi dengan alur kerja terminal. Bukan server mandiri tetapi klien terminal yang canggih.

node-llama-cpp

node-llama-cpp membawa llama.cpp ke ekosistem Node.js dengan binding native Node.js yang menyediakan integrasi langsung dengan llama.cpp dan dukungan penuh TypeScript dengan definisi tipe lengkap.

Fitur Utama: Generasi token demi token, pembuatan embedding teks, manajemen model secara programatis untuk mengunduh dan mengelola model, penanganan template chat bawaan, binding native yang memberikan kinerja hampir native llama.cpp dalam lingkungan Node.js, dirancang untuk membangun aplikasi Node.js/JavaScript dengan LLM, aplikasi desktop Electron dengan AI lokal, layanan backend, dan fungsi serverless dengan model yang dikemas.

Maturity API: Stabil dan matang dengan definisi TypeScript yang komprehensif dan API yang didokumentasikan dengan baik untuk pengembang JavaScript.

Dukungan Format File: Format GGUF melalui llama.cpp dengan dukungan untuk semua tingkat kuantisasi standar.

Dukungan Tool Calling: node-llama-cpp memerlukan implementasi manual tool calling melalui engineering prompt dan parsing output. Berbeda dengan solusi berbasis API dengan function calling native, Anda harus menangani seluruh alur kerja tool calling dalam kode JavaScript Anda: mendefinisikan skema tool, menyisipkannya ke dalam prompt, memparse respons model untuk panggilan fungsi, menjalankan tool tersebut, dan mengembalikan hasilnya ke model. Meskipun ini memberi Anda kendali dan fleksibilitas penuh, ini jauh lebih banyak pekerjaan dibandingkan menggunakan vLLM atau dukungan bawaan LocalAI. node-llama-cpp terbaik untuk pengembang yang ingin membangun logika agen kustom dalam JavaScript dan membutuhkan kendali halus terhadap proses tool calling. Dukungan TypeScript membuatnya lebih mudah untuk mendefinisikan antarmuka tool yang aman secara tipe. Pertimbangkan untuk menggunakan dengan library seperti LangChain.js untuk mengabstraksi boilerplate tool calling sambil mempertahankan keuntungan dari inferensi lokal.

Kapan Harus Memilih: Sempurna untuk pengembang JavaScript/TypeScript, aplikasi desktop Electron, layanan backend Node.js, dan pengembangan prototipe cepat. Menyediakan kontrol programatis daripada server mandiri.

Kesimpulan

Memilih alat deployment LLM lokal yang tepat bergantung pada kebutuhan spesifik Anda:

Rekomendasi Utama:

  • Pemula: Mulailah dengan LM Studio untuk UI yang sangat baik dan kemudahan penggunaan, atau Jan untuk sederhana dan fokus privasi
  • Pengembang: Pilih Ollama untuk integrasi API dan fleksibilitas, atau node-llama-cpp untuk proyek JavaScript/Node.js
  • Penggemar Privasi: Gunakan Jan atau Sanctum untuk pengalaman offline dengan dukungan mobile opsional
  • Kebutuhan Multimodal: Pilih LocalAI untuk kemampuan AI yang komprehensif di luar teks
  • Deployan Produksi: Deploy vLLM untuk pelayanan kinerja tinggi dengan fitur enterprise
  • Alur Kerja Container: Pertimbangkan Docker Model Runner untuk integrasi ekosistem
  • Perangkat AMD Ryzen AI: Lemonade memanfaatkan NPU/iGPU untuk kinerja yang sangat baik
  • Pengguna Lanjutan: Msty untuk mengelola beberapa model dan penyedia
  • Penulisan Kreatif: Backyard AI untuk percakapan berbasis karakter
  • Penggemar Terminal: RecurseChat untuk alur kerja baris perintah
  • Agen Mandiri: vLLM atau Lemonade untuk dukungan function calling dan MCP yang kuat

Faktor Utama Pengambilan Keputusan: Maturity API (vLLM, Ollama, dan LM Studio menawarkan API paling stabil), tool calling (vLLM dan Lemonade menawarkan function calling terbaik), dukungan format file (LocalAI mendukung rentang terluas), optimasi perangkat keras (LM Studio unggul di GPU terintegrasi, Lemonade di NPU AMD), dan variasi model (Ollama dan LocalAI menawarkan pilihan model terluas).

Ekosistem LLM lokal terus berkembang pesat dengan tahun 2025 membawa kemajuan signifikan dalam standarisasi API (kompatibilitas OpenAI di semua alat utama), tool calling (adopsi protokol MCP yang memungkinkan agen mandiri), fleksibilitas format (alat konversi dan metode kuantisasi yang lebih baik), dukungan perangkat keras (akselerasi NPU, penggunaan GPU terintegrasi yang lebih baik), dan aplikasi khusus (antarmuka mobile, terminal, berbasis karakter).

Baik Anda khawatir tentang privasi data, ingin mengurangi biaya API, membutuhkan kemampuan offline, atau memerlukan kinerja produksi, deployment LLM lokal sekarang ini lebih mudah diakses dan mampu dibandingkan sebelumnya. Alat-alat yang direview dalam panduan ini mewakili ujung tombak deployment AI lokal, masing-masing menyelesaikan masalah spesifik untuk kelompok pengguna yang berbeda.

Tautan Berguna

Referensi Eksternal