Lokalne hostowanie LLM: Pełny przewodnik 2025 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio i inne

Zdominuj lokalne wdrażanie LLM za pomocą 12+ porównanych narzędzi

Page content

Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Rynek oferuje dziś wiele zaawansowanych narzędzi do lokalnego działania LLM, każde z wyraźnymi zaletami i kompromisami.

7 llamas To przyjemne zdjęcie zostało wygenerowane przez model AI Flux 1 dev.

Przed tym, gdy usługi oparte o chmurę zdominowały rynek, pomysł działania zaawansowanych modeli językowych na lokalnym sprzęcie wydawał się nierealny. Dziś, dzięki postępom w kwantyzacji modeli, wydajnych silnikach wnioskowania i dostępnych sprzęcie GPU, lokalna wdrażanie LLM nie jest tylko wykonalne, ale często preferowana w wielu przypadkach użycia.

Główne korzyści z lokalnej wdrażania: prywatność i bezpieczeństwo danych, przewidywalne koszty bez opłat za token API, niskie opóźnienia w odpowiedziach, pełna kontrola nad dostosowaniem, możliwość działania offline i zgodność z wymaganiami regulacyjnymi dla wrażliwych danych.

TL;DR

Narzędzie Najlepsze do Dojrzałość API Wywoływanie narzędzi GUI Formaty plików Obsługa GPU Open Source
Ollama Programiści, integracja API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
LocalAI AI multimodalna, elastyczność ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ✅ Pełne Interfejs WWW GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
Jan Prywatność, prostota ⭐⭐⭐ Beta ❌ Ograniczone ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
LM Studio Użytkownicy początkujący, niski poziom sprzętu ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Eksperymentalne ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Nie
vLLM Produkcja, wysoka przepustowość ⭐⭐⭐⭐⭐ Produkcja ✅ Pełne ❌ Tylko API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Tak
Docker Model Runner Przepływy kontenerów ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Ograniczone Docker Desktop GGUF (w zależności) NVIDIA, AMD Częściowo
Lemonade Sprzęt NPU AMD ⭐⭐⭐ Rozwój ✅ Pełne (MCP) ✅ WWW/Komendy GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Tak
Msty Zarządzanie wieloma modelami ⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Poprzez backendy ✅ Desktop Poprzez backendy Poprzez backendy ❌ Nie
Backyard AI Postacie/rolowanie ⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Nie
Sanctum Prywatność mobilna ⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone ✅ Mobilny/Desktop Modele zoptymalizowane Mobilne GPU ❌ Nie
RecurseChat Użytkownicy terminala ⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Poprzez backendy ❌ Terminal Poprzez backendy Poprzez backendy ✅ Tak
node-llama-cpp Programiści JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Manualne ❌ Biblioteka GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak

Szybkie rekomendacje:

  • Użytkownicy początkujący: LM Studio lub Jan
  • Programiści: Ollama lub node-llama-cpp
  • Produkcja: vLLM
  • Multimodalne: LocalAI
  • Komputery z AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Fokus na prywatność: Jan lub Sanctum
  • Zaawansowani użytkownicy: Msty

Ollama

Ollama stał się jednym z najpopularniejszych narzędzi do lokalnego wdrażania LLM, szczególnie wśród programistów, którzy doceniają jego interfejs wiersza poleceń i wydajność. Oparty na llama.cpp, dostarcza wspaniałej przepustowości tokenów na sekundę z inteligentnym zarządzaniem pamięcią i wydajnym przyspieszeniem GPU dla NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) i AMD (ROCm) GPU.

Główne funkcje: Proste zarządzanie modelami z poleceniami takimi jak ollama run llama3.2, API kompatybilne z OpenAI do zastąpienia usług w chmurze, szeroka biblioteka modeli wspierających Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen i inne, możliwość wyjścia strukturalnego, oraz tworzenie niestandardowych modeli za pomocą plików Modelfiles.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała z stabilnymi punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI, w tym /v1/chat/completions, /v1/embeddings i /v1/models. Wspiera pełne przesyłanie strumieniowe poprzez Server-Sent Events, API wizualne dla modeli multimodalnych, ale brakuje natywnej obsługi wywoływania funkcji. Zrozumienie jak Ollama obsługuje żądania równoległe jest kluczowe dla optymalnego wdrażania, szczególnie wtedy, gdy pracuje się z wieloma użytkownikami jednocześnie.

Obsługa formatów plików: Głównie format GGUF z wszystkimi poziomami kwantyzacji (Q2_K przez Q8_0). Automatyczna konwersja z modeli Hugging Face dostępna poprzez tworzenie plików Modelfile. Dla efektywnego zarządzania pamięcią, możesz być potrzebne przeniesienie modeli Ollama na inny dysk lub folder.

Obsługa wywoływania narzędzi: Ollama oficjalnie dodał funkcję wywoływania narzędzi, umożliwiając modelom interakcję z zewnętrznymi funkcjami i API. Implementacja opiera się na strukturalnym podejściu, w którym modele mogą decydować, kiedy wywoływać narzędzia i jak używać zwracanych danych. Wywoływanie narzędzi jest dostępne przez API Ollama i działa z modelami specjalnie wyszkolonymi do wywoływania funkcji, takimi jak Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 i Qwen2.5. Jednak do 2024 roku API Ollama nie wspiera jeszcze przesyłania strumieniowego wywoływania narzędzi ani parametru tool_choice, które są dostępne w API OpenAI. To oznacza, że nie możesz wymuszać wywoływania konkretnego narzędzia ani otrzymywać odpowiedzi na wywołania narzędzi w trybie strumieniowym. Mimo tych ograniczeń, wywoływanie narzędzi w Ollama jest gotowe do produkcji dla wielu przypadków użycia i dobrze integruje się z frameworkami takimi jak Spring AI i LangChain. Ta funkcja reprezentuje znaczące poprawki w porównaniu do poprzedniego podejścia inżynierii promptów.

Kiedy wybrać: Idealne dla programistów, którzy preferują interfejsy CLI i automatyzację, potrzebują niezawodnej integracji API dla aplikacji, cenią przejrzystość open source i chcą efektywnego wykorzystania zasobów. Wspaniałe do tworzenia aplikacji wymagających płynnej migracji z OpenAI. Aby zobaczyć kompletną referencję poleceń i konfiguracji, zobacz cheatsheet Ollama.

LocalAI

LocalAI prezentuje się jako kompletny stos AI, który idzie dalej niż tylko generowanie tekstu, wspierając aplikacje AI multimodalne, w tym generowanie tekstu, obrazów i dźwięków.

Główne funkcje: Kompletny stos AI w tym LocalAI Core (API tekstu, obrazu, dźwięku, wizji), LocalAGI dla agentów autonomicznych, LocalRecall dla wyszukiwania semantycznego, zdolności do rozproszonego wnioskowania P2P, oraz ograniczone gramatyki dla wyjść strukturalnych.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała jako pełna kompatybilna z OpenAI, wspierająca wszystkie punkty końcowe OpenAI plus dodatkowe funkcje. Wspiera pełne przesyłanie strumieniowe, natywne wywoływanie funkcji przez API kompatybilny z OpenAI, generowanie i przetwarzanie obrazów (Whisper), tekst do mowy, konfigowalne ograniczanie przepustowości, oraz wbudowane uwierzytelnienie API kluczem. LocalAI wyróżnia się w zadaniach takich jak konwertowanie treści HTML na Markdown za pomocą LLM dzięki swojej wszechstronnej obsłudze API.

Obsługa formatów plików: Najbardziej wszechstronna z obsługą GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ i AWQ. Wiele backendów w tym llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama i ExLlama2.

Obsługa wywoływania narzędzi: LocalAI oferuje wszechstronną kompatybilność z API OpenAI w swoim rozszerzonym stosie AI. Komponent LocalAGI umożliwia autonomiczne agenty z wydajnymi możliwościami wywoływania narzędzi. Implementacja LocalAI wspiera pełny API narzędzi OpenAI, w tym definicje funkcji, schematy parametrów i zarówno pojedyncze jak i równoległe wywołania funkcji. Platforma działa na wielu backendach (llama.cpp, vLLM, Transformers) i zachowuje zgodność z standardem API OpenAI, co sprawia, że migracja jest prosta. LocalAI wspiera zaawansowane funkcje, takie jak ograniczone gramatyki dla bardziej niezawodnych wyjść strukturalnych i eksperymentalną obsługę Protokołu Kontekstu Modelu (MCP). Implementacja wywoływania narzędzi jest dojrzała i gotowa do produkcji, działająca szczególnie dobrze z modelami zoptymalizowanymi do wywoływania funkcji, takimi jak Hermes 2 Pro, Functionary i nowsze modele Llama. Podchód LocalAI do wywoływania narzędzi to jedno z jego silnych stron, oferując elastyczność bez utraty zgodności.

Kiedy wybrać: Najlepsze dla użytkowników potrzebujących możliwości AI multimodalnych poza tekstem, maksymalnej elastyczności w wyborze modeli, kompatybilności z API OpenAI dla istniejących aplikacji, oraz zaawansowanych funkcji, takich jak wyszukiwanie semantyczne i agenty autonomiczne. Działa wydajnie nawet bez dedykowanych GPU.

Jan

Jan podejmuje inny sposób, priorytetyzując prywatność użytkownika i prostotę nad zaawansowanymi funkcjami z 100% projektowaniem offline, które obejmuje brak telemetrycznych danych i brak zależności od chmury.

Główne funkcje: Znajomy interfejs rozmowy typu ChatGPT, czysty Model Hub z modelami oznaczonymi jako “szybki”, “zrównoważony” lub “wysokiej jakości”, zarządzanie rozmowami z możliwościami importu i eksportu, minimalna konfiguracja z funkcjami gotowymi do użycia, backend llama.cpp, obsługa formatu GGUF, automatyczne wykrywanie sprzętu, oraz system rozszerzeń dla wtyczek społecznościowych.

Dojrzałość API: Etap beta z API kompatybilnym z OpenAI, który eksponuje podstawowe punkty końcowe. Wspiera przesyłanie strumieniowe i embeddingi poprzez backend llama.cpp, ale ma ograniczoną obsługę wywoływania narzędzi i eksperymentalne API wizualne. Nie jest zaprojektowany do scenariuszy wielu użytkowników ani ograniczania przepustowości.

Obsługa formatów plików: Modele GGUF kompatybilne z silnikiem llama.cpp, wspierające wszystkie standardowe poziomy kwantyzacji GGUF z prostym zarządzaniem plikami przez przeciąganie i upuszczanie.

Obsługa wywoływania narzędzi: Jan obecnie ma ograniczoną możliwość wywoływania narzędzi w swoich stabilnych wersjach. Jako prywatny asystent AI zorientowany na osobistego użytkownika, Jan priorytetyzuje prostotę nad zaawansowanymi funkcjami agentów. Choć podstawowy silnik llama.cpp teoretycznie wspiera wzorce wywoływania narzędzi, implementacja API Jan nie eksponuje pełnych punktów końcowych wywoływania funkcji kompatybilnych z OpenAI. Użytkownicy potrzebujący wywoływania narzędzi musieliby zaimplementować ręczne podejście do inżynierii promptów lub poczekać na przyszłe aktualizacje. Mapa rozwoju wskazuje, że poprawki do obsługi narzędzi są planowane, ale obecny focus pozostaje na dostarczaniu niezawodnego, offline-pierwszego doświadczenia rozmowy. Dla aplikacji produkcyjnych wymagających solidnej obsługi funkcji, rozważ LocalAI, Ollama lub vLLM zamiast Jan. Jan jest najlepszy do przypadków użycia AI rozmowy, a nie do złożonych scenariuszy agentów autonomicznych wymagających orchestracji narzędzi.

Kiedy wybrać: Idealny dla użytkowników, którzy priorytetyzują prywatność i działanie offline, chcą prostego doświadczenia bez konfiguracji, preferują interfejs GUI nad CLI, i potrzebują lokalnej alternatywy do ChatGPT do osobistego użytku.

LM Studio

LM Studio zdobył swoje sławę jako najbardziej dostępne narzędzie do lokalnego wdrażania LLM, szczególnie dla użytkowników bez tła technicznego.

Główne funkcje: Przyjemny interfejs GUI z pięknym intuicyjnym interfejsem, przeglądacz modeli do łatwego wyszukiwania i pobierania z Hugging Face, porównanie wydajności z wizualnymi wskazówkami prędkości i jakości modeli, natychmiastowy interfejs do testowania rozmowy, użytkownicze suwaki do dostosowywania parametrów, automatyczne wykrywanie i optymalizacja sprzętu, przekazywanie do Vulkan dla zintegrowanych GPU Intel/AMD, inteligentne zarządzanie pamięcią, świetna optymalizacja dla Apple Silicon, lokalny serwer API z punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI, oraz dzielenie modeli do działania większych modeli na GPU i RAM.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała i stabilna z API kompatybilnym z OpenAI. Wspiera pełne przesyłanie strumieniowe, API embeddingi, eksperymentalne wywoływanie funkcji dla kompatybilnych modeli, oraz ograniczoną obsługę multimodalną. Skupia się na scenariuszach jednego użytkownika bez wbudowanego ograniczania przepustowości ani uwierzytelnienia.

Obsługa formatów plików: GGUF (kompatybilny z llama.cpp) i formaty Hugging Face Safetensors. Wbudowany konwerter dla niektórych modeli i może działać z podzielonymi modelami GGUF.

Obsługa wywoływania narzędzi: LM Studio zaimplementował eksperymentalną obsługę wywoływania narzędzi w ostatnich wersjach (v0.2.9+), wdrażając format API wywoływania funkcji OpenAI. Ta funkcja pozwala modelom wyszkolonym na wywoływaniu funkcji (szczególnie Hermes 2 Pro, Llama 3.1 i Functionary) na wywoływanie zewnętrznych narzędzi przez lokalny serwer API. Jednak obsługę wywoływania narzędzi w LM Studio należy uznać za etap beta – działa niezawodnie do testowania i rozwoju, ale może napotkać przypadki graniczne w środowisku produkcyjnym. Interfejs GUI ułatwia definiowanie schematów funkcji i testowanie wywołań narzędzi interaktywnie, co jest cenne przy prototypowaniu scenariuszy agentów. Zgodność modeli znacznie się różni, z niektórymi modelami pokazującymi lepsze zachowanie wywoływania narzędzi niż inne. LM Studio nie wspiera przesyłania strumieniowego wywoływania narzędzi ani zaawansowanych funkcji, takich jak równoległe wywołania funkcji. Dla poważnego rozwoju agentów, użyj LM Studio do lokalnego testowania i prototypowania, a następnie wdrożyć do vLLM lub LocalAI dla niezawodności w środowisku produkcyjnym.

Kiedy wybrać: Idealne dla początkujących w lokalnym wdrażaniu LLM, użytkowników preferujących interfejsy graficzne nad narzędziami wiersza poleceń, tych, którzy potrzebują dobrej wydajności na sprzęcie o niskim poziomie (szczególnie zintegrowanych GPU), oraz każdego, kto chce profesjonalne doświadczenie użytkownika. Na maszynach bez dedykowanych GPU, LM Studio często przewyższa Ollama dzięki możliwościom przekazywania do Vulkan. Wiele użytkowników poprawia swoje doświadczenie w LM Studio za pomocą otwartych interfejsów czatu dla lokalnych instancji Ollama, które również działają z API kompatybilnym z OpenAI LM Studio.

vLLM

vLLM zostało opracowane specjalnie do wysokiej wydajności, produkcyjnego wnioskowania LLM z innowacyjną technologią PagedAttention, która zmniejsza fragmentację pamięci o 50% lub więcej i zwiększa przepustowość o 2-4 razy dla żądań równoległych.

Główne funkcje: PagedAttention do zoptymalizowanego zarządzania pamięcią, ciągłe grupowanie do efektywnego przetwarzania wielu żądań, rozproszone wnioskowanie z równoległą wersją tensorów na wielu GPU, wsparcie przesyłania strumieniowego token po tokenie, zoptymalizowana przepustowość do obsługiwania wielu użytkowników, wsparcie dla popularnych architektur (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modeli językowo-wizualnych (LLaVA, Qwen-VL), API kompatybilne z OpenAI, wsparcie Kubernetes do orchestracji kontenerów i wbudowane metryki do śledzenia wydajności.

Dojrzałość API: Gotowe do produkcji z bardzo dojrzałym API kompatybilnym z OpenAI. Pełna obsługa przesyłania strumieniowego, embeddingi, wywoływanie narzędzi/funkcji z możliwością równoległego wywoływania, wsparcie dla modeli językowo-wizualnych, ograniczenie przepustowości na poziomie produkcji i uwierzytelnienie oparte na tokenach. Zoptymalizowane do wysokiej przepustowości i żądań grupowych.

Obsługa formatów plików: PyTorch i Safetensors (główne), GPTQ i AWQ kwantyzacja, natywna obsługa repozytorium modeli Hugging Face. Nie wspiera natywnie GGUF (wymaga konwersji).

Obsługa wywoływania narzędzi: vLLM oferuje produkcyjną, pełnoprawną obsługę wywoływania narzędzi, która jest 100% kompatybilna z API wywoływania funkcji OpenAI. Implementuje pełny standard, w tym równoległe wywołania funkcji (gdzie modele mogą wywoływać wiele narzędzi jednocześnie), parametr tool_choice do kontroli wyboru narzędzi i wsparcie przesyłania strumieniowego dla wywołań narzędzi. Mechanizm PagedAttention w vLLM utrzymuje wysoką przepustowość nawet podczas złożonych sekwencji wywoływania narzędzi, co czyni go idealnym dla systemów agentów autonomicznych obsługujących wielu użytkowników równolegle. Implementacja działa bardzo dobrze z modelami zoptymalizowanymi do wywoływania funkcji, takimi jak Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large i Hermes 2 Pro. vLLM obsługuje wywoływanie narzędzi na poziomie API z automatyczną walidacją schematu JSON dla parametrów funkcji, zmniejszając błędy i poprawiając niezawodność. Dla wdrożeń produkcyjnych wymagających orkiestracji narzędzi na poziomie przedsiębiorstwa, vLLM jest standardem, oferując zarówno najwyższą wydajność, jak i najpełniejszy zestaw funkcji wśród rozwiązań lokalnego hostowania LLM.

Kiedy wybrać: Najlepsze do wysokiej wydajności i niezawodności, obsługi dużej liczby żądań równoległych, możliwości wdrażania na wielu GPU i serwowania dużych modeli LLM w skali przedsiębiorstwa. Kiedy porównuje specyfikację GPU NVIDIA dla odpowiednich AI, wymagania vLLM korzystają z nowoczesnych GPU (A100, H100, RTX 4090) z wysoką pojemnością VRAM dla optymalnej wydajności. vLLM również wyróżnia się w uzyskiwaniu strukturalnych wyjść z LLM z natywną obsługą wywoływania narzędzi.

Docker Model Runner

Docker Model Runner to nowe wprowadzenie Dockera do lokalnego wdrażania LLM, korzystające z sił konteneryzacji Dockera z natywną integracją, wsparciem Docker Compose do łatwego wdrażania wielu kontenerów, uproszczonym zarządzaniem objętością do przechowywania i cache modeli, oraz natywnym odkrywaniem usług kontenerowych.

Główne funkcje: Przygotowane kontenery z gotowymi obrazami modeli, drobne alokacje zasobów CPU i GPU, zmniejszona złożoność konfiguracji, oraz zarządzanie GUI przez Docker Desktop.

Dojrzałość API: Etap Alpha/Beta z ewoluującymi API. Interfejsy kontenerowe z podstawowym silnikiem decydującym o konkretnych możliwościach (zwykle opartych na GGUF/Ollama).

Obsługa formatów plików: Modele pakowane w kontenerach z formatem zależnym od podstawowego silnika (zwykle GGUF). Standardy wciąż ewoluują.

Obsługa wywoływania narzędzi: Możliwości wywoływania narzędzi w Docker Model Runner są dziedziczone z jego podstawowego silnika wnioskowania (zwykle Ollama). Ostatnia praktyczna ocena przez Dockera wykazała znaczne wyzwania z lokalnym wywoływaniem narzędzi modeli, w tym nadmierną aktywację (modele wywołują narzędzia niepotrzebnie), błędny wybór narzędzi i trudności w odpowiednim obsłudze odpowiedzi narzędzi. Choć Docker Model Runner wspiera wywoływanie narzędzi przez jego API kompatybilne z OpenAI, gdy używane są odpowiednie modele, niezawodność znacznie zależy od konkretnego modelu i konfiguracji. Warstwa konteneryzacji nie dodaje funkcji wywoływania narzędzi – po prostu dostarcza standardowy wrapper wdrażania. Dla systemów agentów produkcyjnych wymagających niezawodnego wywoływania narzędzi, bardziej skuteczne jest konteneryzowanie vLLM lub LocalAI bezpośrednio niż użycie Model Runner. Szerokość modelu Docker Model Runner leży w uproszczeniu wdrażania i zarządzania zasobami, a nie w wzmocnieniu możliwości AI. Doświadczenie wywoływania narzędzi będzie tak dobre, jak podstawowy model i silnik wspierają.

Kiedy wybrać: Idealne dla użytkowników, którzy intensywnie korzystają z Dockera w swoich przepływach pracy, potrzebują płynnej orchestracji kontenerów, cenią ekosystem i narzędzia Dockera, i chcą uproszczone przepływy wdrażania. Dla szczegółowego analizy różnic, zobacz porównanie Docker Model Runner z Ollama, które bada, kiedy wybrać każde rozwiązanie dla konkretnego przypadku użycia.

Lemonade

Lemonade reprezentuje nowe podejście do lokalnego hostowania LLM, szczególnie zoptymalizowane dla sprzętu AMD z przyspieszeniem NPU (Neural Processing Unit) korzystającym z możliwości AMD Ryzen AI.

Główne funkcje: Przyspieszenie NPU dla efektywnego wnioskowania na procesorach Ryzen AI, hybrydowe wykonanie łączące NPU, iGPU i CPU dla optymalnej wydajności, pierwszorzędna integracja Protokołu Kontekstu Modelu (MCP) do wywoływania narzędzi, standardowy API kompatybilny z OpenAI, lekkie projektowanie z minimalnym nadmiarem zasobów, wsparcie agentów autonomicznych z możliwościami dostępu do narzędzi, wiele interfejsów w tym interfejs WWW, CLI i SDK, oraz optymalizacje sprzętowe dla AMD Ryzen AI (7040/8040 serii lub nowsze).

Dojrzałość API: Rozwojowa, ale szybko poprawiająca się z punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI i nowoczesnym wsparciem wywoływania narzędzi opartym na MCP. Interfejs niezależny od języka ułatwia integrację w różnych językach programowania.

Obsługa formatów plików: GGUF (główne) i ONNX z formatami zoptymalizowanymi dla NPU. Wspiera powszechne poziomy kwantyzacji (Q4, Q5, Q8).

Obsługa wywoływania narzędzi: Lemonade oferuje nowoczesne wywoływanie narzędzi poprzez pierwszorzędne wsparcie Protokołu Kontekstu Modelu (MCP), reprezentując znaczące ewolucję poza tradycyjnymi wywoływaniem funkcji OpenAI. MCP to otwarty standard opracowany przez Anthropic dla bardziej naturalnej i kontekstowej integracji narzędzi, pozwalający LLM lepiej rozumieć dostępne narzędzia i ich cele w trakcie rozmów. Implementacja MCP w Lemonade umożliwia interakcje z różnorodnymi narzędziami, w tym wyszukiwaniem w sieci, operacjami systemu plików, systemami pamięci i integracjami niestandardowymi – wszystko z przyspieszeniem NPU dla wydajności. MCP oferuje zalety w porównaniu do tradycyjnego wywoływania funkcji: lepsze odkrywanie narzędzi, poprawione zarządzanie kontekstem w rozmowach wielobocznych i standaryzowane definicje narzędzi działające w różnych modelach. Choć MCP jest wciąż rozwijany (zastosowany przez Claude, teraz rozprzestrzeniający się na lokalne wdrożenia), wczesna implementacja Lemonade ustawia ją jako lidera dla nowej generacji systemów agentów. Najlepsze do sprzętu AMD Ryzen AI, gdzie przekazanie NPU zapewnia 2-3x wydajność dla ciężkich scenariuszy agentów z narzędziami.

Kiedy wybrać: Idealne dla użytkowników z sprzętem AMD Ryzen AI, tych, którzy budują agentów autonomicznych, każdego, kto potrzebuje wydajnego przyspieszenia NPU, i programistów chcących nowoczesnego wsparcia MCP. Może osiągnąć 2-3x lepsze tokeny/wat w porównaniu do wnioskowania tylko na procesorze CPU na systemach AMD Ryzen AI.

Msty

Msty skupia się na płynnym zarządzaniu wieloma dostawcami i modelami LLM z jednolitym interfejsem do wielu backendów pracujących z Ollama, OpenAI, Anthropic i innymi.

Główne funkcje: Architektura niezależna od dostawcy, szybkie przełączanie modeli, zaawansowane zarządzanie rozmowami z rozgałęzianiem i forkingiem, wbudowana biblioteka promptów, możliwość mieszania lokalnych i chmurowych modeli w jednym interfejsie, porównywanie odpowiedzi z wielu modeli obok siebie i wsparcie wieloplatformowe dla Windows, macOS i Linux.

Dojrzałość API: Stabilna do łączenia się z istniejącymi instalacjami. Nie wymaga oddzielnego serwera, ponieważ rozszerza funkcjonalność innych narzędzi takich jak Ollama i LocalAI.

Obsługa formatów plików: Zależy od połączonych backendów (zwykle GGUF przez Ollama/LocalAI).

Obsługa wywoływania narzędzi: Możliwości wywoływania narzędzi w Msty są dziedziczone z połączonych backendów. Połączenie z Ollama oznacza, że napotykasz jego ograniczenia (brak natywnego wywoływania narzędzi). Gdy używasz backendów LocalAI lub OpenAI, otrzymujesz ich pełne możliwości wywoływania narzędzi. Msty sama w sobie nie dodaje funkcji wywoływania narzędzi, ale raczej działa jako jednolity interfejs dla wielu dostawców. To może być faktycznie korzystne – możesz testować ten sam scenariusz agenta na różnych backendach (lokalny Ollama vs LocalAI vs chmurowy OpenAI), aby porównać wydajność i niezawodność. Funkcje zarządzania rozmowami w Msty są szczególnie przydatne do debugowania złożonych sekwencji wywoływania narzędzi, ponieważ możesz forkingować rozmowy w punktach decyzyjnych i porównywać, jak różne modele radzą sobie z tymi samymi wywołaniami narzędzi. Dla programistów budujących systemy agentów wielo-modelowe, Msty oferuje wygodny sposób na ocenienie, który backend oferuje najlepsze możliwości wywoływania narzędzi dla konkretnych przypadków użycia.

Kiedy wybrać: Idealne dla zaawansowanych użytkowników zarządzających wieloma modelami, tych, którzy porównują wyniki modeli, użytkowników z złożonymi scenariuszami rozmów i ustawieniami hybrydowymi lokalnych/chmurowych. Nie jest samodzielny serwer, ale raczej zaawansowany frontend dla istniejących wdrożeń LLM.

Backyard AI

Backyard AI specjalizuje się w rozmowach opartych na postaciach i scenariuszach rolowych z szczegółowym tworzeniem postaci, definicją osobowości, przełączaniem się między wieloma postaciami, długoterminową pamięcią rozmów i lokalną, pierwszorzędową przetwarzaniem z uwzględnieniem prywatności.

Główne funkcje: Tworzenie postaci z szczegółowymi profilami osobowości AI, wieloma postaciami, systemem pamięci do długoterminowych rozmów, łatwym interfejsem użytkownika dostępnym dla użytkowników niezorientowanych technicznie, opartym na llama.cpp z obsługą modeli GGUF i dostępnością na wielu platformach (Windows, macOS, Linux).

Dojrzałość API: Stabilna do użytku GUI, ale ograniczony dostęp do API. Skupia się głównie na doświadczeniu użytkownika graficznym, a nie na integracji programowej.

Obsługa formatów plików: Modele GGUF z obsługą większości popularnych modeli rozmów.

Obsługa wywoływania narzędzi: Backyard AI nie oferuje możliwości wywoływania narzędzi ani wywoływania funkcji. Jest zaprojektowany specjalnie do rozmów opartych na postaciach i scenariuszach rolowych, gdzie integracja narzędzi nie jest istotna. Aplikacja skupia się na utrzymaniu spójności postaci, zarządzaniu długoterminową pamięcią i tworzeniu zanurzających doświadczeń rozmowy, a nie na wykonywaniu funkcji ani interakcji z zewnętrznymi systemami. Dla użytkowników poszukujących AI opartych na postaciach, brak możliwości wywoływania narzędzi nie jest ograniczeniem – pozwala systemowi zoptymalizować się całkowicie dla naturalnej rozmowy. Jeśli potrzebujesz postaci AI, które mogą również używać narzędzi (np. asystenta do rolowania, który może sprawdzić rzeczywisty pogodę lub wyszukiwać informacje), musisz użyć innej platformy, takiej jak LocalAI lub stworzyć niestandardowe rozwiązanie łączące karty postaci z modelami zdolnymi do wywoływania narzędzi.

Kiedy wybrać: Najlepsze do pisania kreatywnego i scenariuszy rolowych, aplikacji opartych na postaciach, użytkowników chcących personalizowane postacie AI i przypadków użytkowania gier i rozrywki. Nie jest zaprojektowany do ogólnego celu programowania ani integracji API.

Sanctum

Sanctum AI podkreśla prywatność dzięki aplikacjom mobilnym i desktopowym zorientowanym na pracę offline, które oferują pełną operację offline bez konieczności połączenia z internetem, end-to-end szyfrowanie synchronizacji rozmów, przetwarzanie na urządzeniu z wszystkimi wnioskami wykonywanymi lokalnie oraz zaszyfrowaną synchronizację międzyplatformową.

Główne funkcje: Obsługa mobilna dla iOS i Android (rzadka w przestrzeni LLM), agresywne optymalizacje modelu dla urządzeń mobilnych, opcjonalna synchronizacja chmurowa z szyfrowaniem, obsługa współdzielonego dostępu w rodzinie, zoptymalizowane mniejsze modele (1B–7B parametrów), niestandardowa kwantyzacja dla urządzeń mobilnych oraz wstępnie zapakowane pakiety modeli.

Dojrzałość API: Stabilna dla zastosowań mobilnych, ale ograniczony dostęp do API. Projektowana do aplikacji końcowych użytkownika, a nie integracji deweloperskiej.

Obsługa formatów plików: Zoptymalizowane mniejsze formaty modeli z niestandardową kwantyzacją dla platform mobilnych.

Obsługa wywoływania narzędzi: Sanctum nie obsługuje możliwości wywoływania narzędzi lub wywoływania funkcji w swojej aktualnej implementacji. Jako aplikacja mobilna skupiona na prywatności i pracy offline, Sanctum daje priorytet prostocie i efektywności zasobów nad zaawansowanymi funkcjami, takimi jak przepływy agentów. Mniejsze modele (1B–7B parametrów), które obsługuje, zazwyczaj nie są odpowiednie do niezawodnego wywoływania narzędzi nawet w przypadku, gdy infrastruktura to wspiera. Wartość Sanctum polega na dostarczaniu prywatnego, lokalnego chatu AI do codziennego użytku — czytanie e-maili, tworzenie wiadomości, odpowiadanie na pytania — a nie na skomplikowanych zadaniach autonomicznych. Dla użytkowników mobilnych, którzy potrzebują możliwości wywoływania narzędzi, ograniczenia architektoniczne sprzętu mobilnego czynią to nierealistycznym oczekiwaniem. Rozwiązania oparte na chmurze lub aplikacje desktopowe z większymi modelami pozostają konieczne do przepływów pracy agentów wymagających integracji narzędzi.

Kiedy wybrać: Idealne do dostępu do LLM na urządzeniach mobilnych, użytkowników świadomych prywatności, scenariuszy wielodostępowych oraz pomocy AI na bieżąco. Ograniczone do mniejszych modeli z powodu ograniczeń sprzętu mobilnego i mniej odpowiednie do złożonych zadań wymagających większych modeli.

RecurseChat

RecurseChat to interfejs chatowy oparty na terminalu dla deweloperów, którzy preferują wiersz poleceń, oferujący interakcję sterowaną klawiaturą z kluczami Vi/Emacs.

Główne funkcje: Natywna obsługa terminala, wielodostępność do backendów (Ollama, OpenAI, Anthropic), podświetlanie składni dla bloków kodu, zarządzanie sesjami do zapisywania i przywracania rozmów, skryptowalne polecenia CLI do automatyzacji, napisane w Rust, mało zależności, działająca przez SSH oraz kompatybilna z tmux/screen.

Dojrzałość API: Stabilna, korzystająca z istniejących API backendów (Ollama, OpenAI itp.), a nie dostarczająca własnego serwera.

Obsługa formatów plików: Zależy od używanego backendu (zwykle GGUF przez Ollama).

Obsługa wywoływania narzędzi: Obsługa wywoływania narzędzi w RecurseChat zależy od tego, do którego backendu się podłączysz. Z backendami Ollama dziedziczesz ograniczenia Ollama. Z backendami OpenAI lub Anthropic otrzymujesz pełne możliwości wywoływania funkcji. Same RecurseChat nie implementują wywoływania narzędzi, ale dostarczają interfejs terminalowy, który ułatwia debugowanie i testowanie przepływów agentów. Podświetlanie składni JSON ułatwia inspekcję parametrów wywoływania funkcji i odpowiedzi. Dla deweloperów tworzących systemy agentów wiersza poleceń lub testujących wywoływanie narzędzi w środowiskach zdalnych przez SSH, RecurseChat oferuje lekki interfejs bez przeciążania GUI. Jego skryptowalność pozwala również na automatyzację scenariuszy testowania agentów przez skrypty powłoki, co czyni go wartościowym dla potoków CI/CD, które muszą weryfikować zachowanie wywoływania narzędzi na różnych modelach i backendach.

Kiedy wybrać: Idealne dla deweloperów preferujących interfejsy terminalowe, dostępu do serwerów zdalnych przez SSH, potrzeb automatyzacji i skryptowania oraz integracji z przepływami pracy terminala. Nie jest samodzielnym serwerem, ale zaawansowanym klientem terminalowym.

node-llama-cpp

node-llama-cpp przynosi llama.cpp do ekosystemu Node.js z natywnymi wiązkami Node.js, które zapewniają bezpośrednie połączenie z llama.cpp oraz pełną obsługę TypeScript z kompletnymi definicjami typów.

Główne funkcje: Generowanie token po tokenie, generowanie osadzeń tekstu, programowe zarządzanie modelem do pobierania i zarządzania modelami, wbudowana obsługa szablonów rozmów, natywne wiązki zapewniające praktycznie natywne wydajność llama.cpp w środowisku Node.js, zaprojektowane do budowania aplikacji Node.js/JavaScript z LLM, aplikacji desktopowych Electron z lokalnym AI, usług backendowych i funkcji bezserwerowych z pakowanymi modelami.

Dojrzałość API: Stabilna i dojrzała z komprehensywnymi definicjami TypeScript i dobrze udokumentowanym API dla deweloperów JavaScript.

Obsługa formatów plików: Format GGUF przez llama.cpp z obsługą wszystkich standardowych poziomów kwantyzacji.

Obsługa wywoływania narzędzi: node-llama-cpp wymaga ręcznej implementacji wywoływania narzędzi przez inżynierię promptów i analizę wyjścia. W przeciwieństwie do rozwiązań opartych na API z natywnym wywoływaniem funkcji, musisz obsłużyć cały przepływ pracy wywoływania narzędzi w swoim kodzie JavaScript: definiowanie schematów narzędzi, wstrzykiwanie ich do promptów, analizowanie odpowiedzi modelu na wywołania funkcji, uruchamianie narzędzi i przekazywanie wyników z powrotem do modelu. Choć daje to pełną kontrolę i elastyczność, to znacznie więcej pracy niż korzystanie z vLLM lub wbudowanej obsługi LocalAI. node-llama-cpp jest najlepszy dla deweloperów, którzy chcą tworzyć niestandardową logikę agenta w JavaScript i potrzebują drobnej kontroli nad procesem wywoływania narzędzi. Obsługa TypeScript ułatwia definiowanie typowo bezpiecznych interfejsów narzędzi. Rozważ korzystanie z bibliotek takich jak LangChain.js, aby abstrahować boilerplate wywoływania narzędzi, jednocześnie zachowując korzyści lokalnej inferencji.

Kiedy wybrać: Idealne dla deweloperów JavaScript/TypeScript, aplikacji desktopowych Electron, usług backendowych Node.js oraz szybkiego prototypowania. Zapewnia kontrolę programową zamiast samodzielnego serwera.

Podsumowanie

Wybór odpowiedniego narzędzia do lokalnej wdrożenia LLM zależy od Twoich konkretnych wymagań:

Główne rekomendacje:

  • Początkujący użytkownicy: Zacznij od LM Studio za sprawne UI i łatwość użycia, lub Jan dla prostoty zorientowanej na prywatność
  • Deweloperzy: Wybierz Ollama dla integracji API i elastyczności, lub node-llama-cpp dla projektów JavaScript/Node.js
  • Entuzjasci prywatności: Użyj Jan lub Sanctum dla doświadczenia offline z opcjonalną obsługą mobilną
  • Wymagania multimodalne: Wybierz LocalAI dla pełnego zakresu możliwości AI poza tekstem
  • Wdrożenia produkcyjne: Wdrażaj vLLM dla wysokiej wydajności z funkcjami firmowymi
  • Przepływy kontenerów: Rozważ Docker Model Runner dla integracji z ekosystemem
  • Sprzęt AMD Ryzen AI: Lemonade wykorzystuje NPU/iGPU do bardzo dobrej wydajności
  • Zaawansowani użytkownicy: Msty do zarządzania wieloma modelami i dostawcami
  • Pisanie kreatywne: Backyard AI do rozmów opartych na postaciach
  • Entuzjasci terminala: RecurseChat do przepływów pracy wiersza poleceń
  • Autonomiczni agentowie: vLLM lub Lemonade dla zaawansowanej obsługi wywoływania funkcji i MCP

Główne czynniki decyzyjne: Dojrzałość API (vLLM, Ollama i LM Studio oferują najbardziej stabilne API), wywoływanie narzędzi (vLLM i Lemonade oferują najlepsze w klasie wywoływanie funkcji), obsługa formatów plików (LocalAI obsługuje najszerszy zakres), optymalizacja sprzętu (LM Studio wyróżnia się na GPU integracyjnych, Lemonade na AMD NPUs), oraz różnorodność modeli (Ollama i LocalAI oferują najszerszy wybór modeli).

Ekosystem lokalnych LLM nadal szybko dojrzewa, a 2025 przynosi znaczące postępy w standaryzacji API (kompatybilność OpenAI we wszystkich głównych narzędziach), wywoływaniu narzędzi (przyjęcie protokołu MCP umożliwiającego autonomicznych agentów), elastyczności formatów (lepsze narzędzia konwersji i metody kwantyzacji), obsłudze sprzętu (przyspieszenie NPU, poprawiona wykorzystanie GPU integracyjnych) oraz aplikacjach specjalistycznych (interfejsy mobilne, terminalowe, oparte na postaciach).

Niezależnie od tego, czy martwisz się o prywatność danych, chcesz zmniejszyć koszty API, potrzebujesz możliwości offline lub wymagasz wydajności produkcyjnej, lokalne wdrożenie LLM nigdy nie było bardziej dostępne ani bardziej funkcjonalne. Narzędzia omówione w tym przewodniku reprezentują najnowsze osiągnięcia wdrażania lokalnego AI, każde rozwiązując konkretne problemy dla różnych grup użytkowników.

Przydatne linki

Zewnętrzne odniesienia