Размещение локальных языковых моделей: Полное руководство на 2025 год - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio и другие

Освойте локальное развертывание языковых моделей с сравнением 12+ инструментов

Содержимое страницы

Локальное развертывание LLMs стало increasingly popular, так как разработчики и организации стремятся к повышенной конфиденциальности, снижению задержек и большему контролю над своей инфраструктурой ИИ.

Рынок сейчас предлагает множество сложных инструментов для запуска LLMs локально, каждый со своими уникальными преимуществами и компромиссами.

7 llamas Это приятное изображение было сгенерировано моделью Flux 1 dev.

До того как облачные сервисы ИИ доминировали на рынке, идея запуска сложных языковых моделей на локальном оборудовании казалась нереалистичной. Сегодня благодаря прогрессу в квантовании моделей, эффективным движкам инференса и доступному GPU-оборудованию локальное развертывание LLMs стало не только возможным, но и часто предпочтительным для многих сценариев использования.

Основные преимущества локального развертывания: Конфиденциальность и безопасность данных, предсказуемость затрат без платы за токен, низкие задержки ответов, полный контроль над настройками, возможность работы оффлайн и соответствие нормативным требованиям для обработки конфиденциальных данных.

TL;DR

Инструмент Лучше всего для Зрелость API Поддержка вызовов инструментов GUI Форматы файлов Поддержка GPU Открытый исходный код
Ollama Разработчикам, интеграции API ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
LocalAI Мультимодальный ИИ, гибкость ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ✅ Полная Web UI GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
Jan Конфиденциальность, простота ⭐⭐⭐ Бета ❌ Ограниченный ✅ Десктоп GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да
LM Studio Начинающим, оборудование с низкими характеристиками ⭐⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Экспериментальный ✅ Десктоп GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Нет
vLLM Производство, высокая пропускная способность ⭐⭐⭐⭐⭐ Производственный ✅ Полная ❌ Только API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Да
Docker Model Runner Рабочие процессы с контейнерами ⭐⭐⭐ Альфа/Бета ⚠️ Ограниченный Docker Desktop GGUF (зависит) NVIDIA, AMD Частично
Lemonade Оборудование AMD NPU ⭐⭐⭐ В разработке ✅ Полная (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Да
Msty Управление несколькими моделями ⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Через бэкенды ✅ Десктоп Через бэкенды Через бэкенды ❌ Нет
Backyard AI Персонажи/ролевые игры ⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный ✅ Десктоп GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Нет
Sanctum Конфиденциальность на мобильных устройствах ⭐⭐⭐ Стабильный ❌ Ограниченный ✅ Мобильный/Десктоп Оптимизированные модели Мобильные GPU ❌ Нет
RecurseChat Пользователи терминалов ⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Через бэкенды ❌ Терминал Через бэкенды Через бэкенды ✅ Да
node-llama-cpp Разработчикам JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Стабильный ⚠️ Вручную ❌ Библиотека GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Да

Быстрые рекомендации:

  • Начинающим: LM Studio или Jan
  • Разработчикам: Ollama или node-llama-cpp
  • Производству: vLLM
  • Мультимодальности: LocalAI
  • Компьютерам AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Фокус на конфиденциальность: Jan или Sanctum
  • Продвинутым пользователям: Msty

Ollama

Ollama стал одним из самых популярных инструментов для локального развертывания LLMs, особенно среди разработчиков, которые ценят его командный интерфейс и эффективность. Построенный на основе llama.cpp, он обеспечивает отличную производительность в токенах в секунду с интеллектуальным управлением памятью и эффективной GPU-ускорением для NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) и AMD (ROCm) GPU.

Основные функции: Простое управление моделями с командами вроде ollama run llama3.2, API совместимый с OpenAI для замены облачных сервисов, обширная библиотека моделей с поддержкой Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen и других, возможность структурированных выходных данных и создание пользовательских моделей через Modelfiles.

Зрелость API: Очень зрелый с стабильными точками входа совместимыми с OpenAI, включая /v1/chat/completions, /v1/embeddings, и /v1/models. Поддерживает полную потоковую передачу через Server-Sent Events, API для работы с изображениями для мультимодальных моделей, но не имеет встроенной поддержки вызова функций. Важно понять как Ollama обрабатывает параллельные запросы, особенно при работе с несколькими одновременными пользователями.

Поддержка форматов файлов: Основной формат GGUF со всеми уровнями квантования (Q2_K через Q8_0). Автоматическое преобразование моделей из Hugging Face доступно через создание Modelfile. Для эффективного управления хранилищем возможно потребуется переместить модели Ollama на другой диск или папку.

Поддержка вызова инструментов: Ollama официально добавил функциональность вызова инструментов, позволяя моделям взаимодействовать с внешними функциями и API. Реализация следует структурированному подходу, где модели могут решать, когда вызывать инструменты и как использовать возвращаемые данные. Вызов инструментов доступен через API Ollama и работает с моделями, специально обученными для вызова функций, такими как Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 и Qwen2.5. Однако на 2024 год API Ollama не поддерживает потоковый вызов инструментов или параметр tool_choice, которые доступны в API OpenAI. Это означает, что нельзя принудительно вызвать конкретный инструмент или получать ответы вызова инструментов в потоковом режиме. Несмотря на эти ограничения, вызов инструментов в Ollama готов к производству для многих сценариев и хорошо интегрируется с фреймворками вроде Spring AI и LangChain. Эта функция представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущим подходом инженерии промтов.

Когда выбирать: Идеален для разработчиков, которые предпочитают интерфейсы командной строки и автоматизацию, нуждаются в надежной интеграции API для приложений, ценят прозрачность с открытым исходным кодом и хотят эффективного использования ресурсов. Отлично подходит для создания приложений, требующих плавного перехода с OpenAI. Для полного справочника команд и настроек см. шпаргалку Ollama.

LocalAI

LocalAI позиционирует себя как комплексный стек ИИ, выходящий за рамки генерации текста для поддержки мультимодальных приложений ИИ, включая генерацию текста, изображений и аудио.

Основные функции: Комплексный стек ИИ, включающий LocalAI Core (API для текста, изображений, аудио, зрения), LocalAGI для автономных агентов, LocalRecall для семантического поиска, возможности распределенного инференса P2P и ограниченные грамматики для структурированных выходных данных.

Зрелость API: Очень зрелый как полная замена OpenAI, поддерживающая все точки входа OpenAI плюс дополнительные функции. Включает полную поддержку потоковой передачи, нативный вызов функций через API инструментов совместимый с OpenAI, генерацию и обработку изображений, транскрибацию аудио (Whisper), текст-в-речь, настраиваемое ограничение скорости и встроенную аутентификацию API по ключам. LocalAI преуспевает в задачах вроде преобразования HTML-контента в Markdown с использованием LLM благодаря своей универсальной поддержке API.

Поддержка форматов файлов: Самая универсальная с поддержкой форматов GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ и AWQ. Множество бэкендов, включая llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama и ExLlama2.

Поддержка вызова инструментов: LocalAI предоставляет комплексную поддержку вызова функций совместимую с OpenAI через свой расширенный стек ИИ. Компонент LocalAGI в частности позволяет автономным агентам с надежными возможностями вызова инструментов. Реализация LocalAI поддерживает полный API инструментов OpenAI, включая определение функций, схемы параметров и как последовательные, так и параллельные вызовы функций. Платформа работает с несколькими бэкендами (llama.cpp, vLLM, Transformers) и сохраняет совместимость со стандартом API OpenAI, делая миграцию простой. LocalAI поддерживает продвинутые функции вроде ограниченных грамматик для более надежных структурированных выходных данных и имеет экспериментальную поддержку Протокола Контекста Модели (MCP). Реализация вызова инструментов зрелая и готова к производству, особенно хорошо работает с моделями, оптимизированными для вызова функций, такими как Hermes 2 Pro, Functionary и последние модели Llama. Подход LocalAI к вызову инструментов - одна из его сильнейших сторон, предлагая гибкость без потери совместимости.

Когда выбирать: Лучше всего для пользователей, которым нужны мультимодальные возможности ИИ за пределами текста, максимальная гибкость в выборе моделей, совместимость API OpenAI для существующих приложений и продвинутые функции вроде семантического поиска и автономных агентов. Работает эффективно даже без выделенных GPU.

Jan

Jan предлагает другой подход, делая акцент на конфиденциальность пользователей и простоте, с полностью оффлайн-дизайном, который не включает телеметрию и не зависит от облака.

Основные функции: Интерфейс чата, похожий на ChatGPT, чистый Model Hub с моделями, помеченными как “быстрые”, “сбалансированные” или “высокого качества”, управление беседами с возможностью импорта/экспорта, минимальная настройка с функциональностью “из коробки”, бэкенд llama.cpp, поддержка формата GGUF, автоматическое обнаружение оборудования и система расширений для плагинов сообщества.

Зрелость API: Бета-версия с API совместимым с OpenAI, предоставляющим базовые точки входа. Поддерживает потоковые ответы и эмбеддинги через бэкенд llama.cpp, но имеет ограниченную поддержку вызова инструментов и экспериментальный API для работы с изображениями. Не предназначен для сценариев с несколькими пользователями или ограничением скорости.

Поддержка форматов файлов: Модели GGUF совместимые с движком llama.cpp, поддерживающие все стандартные уровни квантования GGUF с простым перетаскиванием файлов.

Поддержка вызова инструментов: Jan в настоящее время имеет ограниченные возможности вызова инструментов в стабильных версиях. Как личный ИИ-ассистент с акцентом на конфиденциальность, Jan делает упор на простоте, а не на продвинутых функциях агентов. Хотя базовый движок llama.cpp теоретически поддерживает паттерны вызова инструментов, реализация API Jan не предоставляет полные точки входа для вызова функций совместимые с OpenAI. Пользователям, которым нужен вызов инструментов, потребуется реализовать ручные подходы инженерии промтов или ждать будущих обновлений. Дорожная карта разработки предполагает улучшения поддержки инструментов, но текущий приоритет остается на предоставлении надежного, оффлайн-первого чат-опыта. Для производственных приложений, требующих надежного вызова функций, рассмотрите LocalAI, Ollama или vLLM вместо Jan. Jan лучше всего подходит для сценариев разговорного ИИ, а не для сложных автономных рабочих процессов, требующих оркестрации инструментов.

Когда выбирать: Идеален для пользователей, которые делают акцент на конфиденциальность и оффлайн-работу, хотят простой опыт без настройки, предпочитают GUI перед CLI и ищут локальную альтернативу ChatGPT для личного использования.

LM Studio

LM Studio заслужила репутацию самого доступного инструмента для локального развертывания LLM, особенно для пользователей без технического фона.

Основные функции: Отделанный GUI с красивым интуитивным интерфейсом, браузер моделей для легкого поиска и загрузки с Hugging Face, сравнение производительности с визуальными индикаторами скорости и качества модели, мгновенный чат-интерфейс для тестирования, удобные ползунки для настройки параметров, автоматическое обнаружение и оптимизация оборудования, Vulkan-оффлоадинг для интегрированных GPU Intel/AMD, интеллектуальное управление памятью, отличная оптимизация для Apple Silicon, локальный API-сервер с совместимыми с OpenAI эндпоинтами, разделение моделей для запуска больших моделей по GPU и RAM.

Зрелость API: Очень зрелая и стабильная с совместимым с OpenAI API. Поддержка полного стриминга, API встраивания, экспериментального вызова функций для совместимых моделей и ограниченной мультимодальной поддержки. Сфокусирован на сценариях для одного пользователя без встроенного ограничения скорости или аутентификации.

Поддержка форматов файлов: GGUF (совместимый с llama.cpp) и форматы Hugging Face Safetensors. Встроенный конвертер для некоторых моделей и возможность запуска разделенных моделей GGUF.

Поддержка вызова инструментов: LM Studio реализовала экспериментальную поддержку вызова инструментов в последних версиях (v0.2.9+), следуя формату API вызова функций OpenAI. Функция позволяет моделям, обученным на вызове функций (особенно Hermes 2 Pro, Llama 3.1 и Functionary), вызывать внешние инструменты через локальный API-сервер. Однако вызов инструментов в LM Studio следует считать бета-версией - он работает надежно для тестирования и разработки, но может сталкиваться с крайними случаями в продакшене. GUI делает простым определение схем функций и интерактивное тестирование вызовов инструментов, что полезно для прототипирования агентских рабочих процессов. Совместимость моделей значительно варьируется, некоторые модели показывают лучшее поведение при вызове инструментов, чем другие. LM Studio не поддерживает стриминг вызовов инструментов или продвинутые функции, такие как параллельный вызов функций. Для серьезной разработки агентов используйте LM Studio для локального тестирования и прототипирования, затем развертывайте на vLLM или LocalAI для надежности в продакшене.

Когда выбирать: Идеален для новичков, новых в локальном развертывании LLM, пользователей, предпочитающих графические интерфейсы командной строке, тех, кто нуждается в хорошей производительности на оборудовании с низкими характеристиками (особенно с интегрированными GPU), и всех, кто хочет профессиональный пользовательский опыт. На машинах без выделенных GPU LM Studio часто превосходит Ollama благодаря возможностям Vulkan-оффлоадинга. Многие пользователи улучшают свой опыт с LM Studio с помощью открытых чат-интерфейсов для локальных инстансов Ollama, которые также работают с совместимым с OpenAI API LM Studio.

vLLM

vLLM специально разработан для высокопроизводительной, производственной инференции LLM с инновационной технологией PagedAttention, которая уменьшает фрагментацию памяти на 50% или более и увеличивает пропускную способность на 2-4 раза для одновременных запросов.

Основные функции: PagedAttention для оптимизированного управления памятью, непрерывное батчирование для эффективной обработки множества запросов, распределенная инференция с тензорным параллелизмом на нескольких GPU, поддержка потоковой передачи токенов, оптимизация высокой пропускной способности для обслуживания многих пользователей, поддержка популярных архитектур (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), визуально-языковых моделей (LLaVA, Qwen-VL), совместимый с OpenAI API, поддержка Kubernetes для оркестрации контейнеров и встроенные метрики для отслеживания производительности.

Зрелость API: Готов к продакшену с высокозрелой совместимой с OpenAI API. Полная поддержка стриминга, встраивания, вызова инструментов/функций с возможностью параллельного вызова, поддержка визуально-языковых моделей, производственные ограничения скорости и аутентификация на основе токенов. Оптимизирован для высокой пропускной способности и пакетных запросов.

Поддержка форматов файлов: PyTorch и Safetensors (основные), GPTQ и AWQ квантование, нативная поддержка модели из Hugging Face Model Hub. Не поддерживает GGUF (требуется конвертация).

Поддержка вызова инструментов: vLLM предлагает производственную, полностью функциональную поддержку вызова инструментов, 100% совместимую с API вызова функций OpenAI. Он реализует полную спецификацию, включая параллельные вызовы функций (где модели могут одновременно вызывать несколько инструментов), параметр tool_choice для контроля выбора инструментов и поддержку стриминга для вызовов инструментов. Механизм PagedAttention vLLM поддерживает высокую пропускную способность даже во время сложных многоступенчатых последовательностей вызова инструментов, что делает его идеальным для автономных агентских систем, обслуживающих одновременно нескольких пользователей. Реализация отлично работает с моделями, оптимизированными для вызова функций, такими как Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large и Hermes 2 Pro. vLLM обрабатывает вызов инструментов на уровне API с автоматической проверкой JSON-схемы параметров функций, что снижает ошибки и повышает надежность. Для продакшен-развертываний, требующих корпоративного уровня оркестрации инструментов, vLLM является эталоном, предлагая как наивысшую производительность, так и наиболее полный набор функций среди решений для локального хостинга LLM.

Когда выбирать: Лучший выбор для продакшен-производительности и надежности, обработки большого количества одновременных запросов, возможностей развертывания на нескольких GPU и масштабирования LLM на корпоративном уровне. При сравнении спецификаций NVIDIA GPU для подходящих задач ИИ требования vLLM предпочитают современные GPU (A100, H100, RTX 4090) с высокой VRAM для оптимальной производительности. vLLM также преуспевает в получении структурированного вывода из LLM благодаря своей нативной поддержке вызова инструментов.

Docker Model Runner

Docker Model Runner - это относительно новый продукт Docker для локального развертывания LLM, использующий преимущества контейнеризации Docker с нативной интеграцией, поддержкой Docker Compose для простого развертывания нескольких контейнеров, упрощенного управления объемами для хранения и кэширования моделей и контейнерной службы обнаружения.

Основные функции: Предварительно настроенные контейнеры с готовыми к использованию образами моделей, точное распределение ресурсов CPU и GPU, снижение сложности конфигурации и управление через GUI в Docker Desktop.

Зрелость API: Альфа/Бета-стадия с развивающимися API. Контейнерные интерфейсы с возможностями, определяемыми подлежащим движком (обычно GGUF/Ollama).

Поддержка форматов файлов: Контейнеризованные модели с форматом, зависящим от подлежащего движка (обычно GGUF). Стандартизация все еще развивается.

Поддержка вызова инструментов: Возможности вызова инструментов Docker Model Runner наследуются от его подлежащего движка инференции (обычно Ollama). Недавняя практическая оценка Docker выявила значительные проблемы с локальным вызовом инструментов моделей, включая преждевременный вызов (модели вызывают инструменты без необходимости), неправильный выбор инструментов и трудности с обработкой ответов инструментов. Хотя Docker Model Runner поддерживает вызов инструментов через свой совместимый с OpenAI API при использовании соответствующих моделей, надежность сильно варьируется в зависимости от конкретной модели и конфигурации. Слой контейнеризации не добавляет функций вызова инструментов - он просто предоставляет стандартную обертку для развертывания. Для производственных агентских систем, требующих надежного вызова инструментов, более эффективно контейнеризовать vLLM или LocalAI напрямую, а не использовать Model Runner. Сила Docker Model Runner заключается в упрощении развертывания и управления ресурсами, а не в улучшении возможностей ИИ. Опыт вызова инструментов будет таким же хорошим, как и поддержка модели и движка.

Когда выбирать: Идеален для пользователей, которые уже широко используют Docker в своих рабочих процессах, нуждаются в бесшовной оркестрации контейнеров, ценят экосистему и инструменты Docker и хотят упрощенных конвейеров развертывания. Для детального анализа различий см. сравнение Docker Model Runner и Ollama, которое исследует, когда выбирать каждое решение для вашего конкретного случая использования.

Lemonade

Lemonade представляет новый подход к локальному хостингу LLM, специально оптимизированный для оборудования AMD с ускорением NPU (Neural Processing Unit), используя возможности AMD Ryzen AI.

Основные функции: Ускорение NPU для эффективной инференции на процессорах Ryzen AI, гибридное выполнение, комбинирующее NPU, iGPU и CPU для оптимальной производительности, первоклассная интеграция Model Context Protocol (MCP) для вызова инструментов, стандартный совместимый с OpenAI API, легковесный дизайн с минимальными накладными расходами, поддержка автономных агентов с возможностью доступа к инструментам, несколько интерфейсов, включая веб-UI, CLI и SDK, и оптимизации, специфичные для оборудования AMD Ryzen AI (серии 7040/8040 или новее).

Зрелость API: Развивается, но быстро улучшается с совместимыми с OpenAI эндпоинтами и передовыми поддержкой вызова инструментов на основе MCP. Языково-независимый интерфейс упрощает интеграцию на разных языках программирования.

Поддержка форматов файлов: GGUF (основной) и ONNX с оптимизированными для NPU форматами. Поддержка распространенных уровней квантования (Q4, Q5, Q8).

Поддержка вызова инструментов: Lemonade предоставляет передовые возможности вызова инструментов через свою первоклассную поддержку Model Context Protocol (MCP), представляющую значительное развитие по сравнению с традиционным вызовом функций в стиле OpenAI. MCP - это открытый стандарт, разработанный Anthropic для более естественного и осведомленного о контексте интеграции инструментов, позволяющий LLM лучше осознавать доступные инструменты и их назначение в ходе беседы. Реализация MCP в Lemonade позволяет взаимодействовать с различными инструментами, включая веб-поиск, операции с файловой системой, системы памяти и пользовательские интеграции - все с ускорением NPU AMD для эффективности. Подход MCP предлагает преимущества перед традиционным вызовом функций: лучшая обнаруживаемость инструментов, улучшенное управление контекстом в многоходовых диалогах и стандартизированные определения инструментов, работающие с разными моделями. Хотя MCP все еще развивается (принят Claude, теперь распространяется на локальные развертывания), ранняя реализация Lemonade делает его лидером для агентских систем следующего поколения. Лучше всего подходит для оборудования AMD Ryzen AI, где NPU-оффлоадинг обеспечивает увеличение эффективности на 2-3 раза для рабочих процессов агентов с интенсивным использованием инструментов.

Когда выбирать: Идеален для пользователей с оборудованием AMD Ryzen AI, тех, кто создает автономных агентов, всех, кто нуждается в эффективном ускорении NPU, и разработчиков, желающих получить передовые возможности MCP. Может обеспечить в 2-3 раза больше токенов/ватт по сравнению с вычислениями только на CPU на системах AMD Ryzen AI.

Msty

Msty специализируется на удобном управлении несколькими поставщиками LLM и моделями с единым интерфейсом для работы с несколькими бэкендами, включая Ollama, OpenAI, Anthropic и другие.

Основные функции: Архитектура, независимая от поставщика, быстрый переключение между моделями, продвинутое управление беседами с ветвлением и форкингом, встроенная библиотека промтов, возможность комбинировать локальные и облачные модели в одном интерфейсе, сравнение ответов от нескольких моделей бок о бок, а также поддержка нескольких платформ для Windows, macOS и Linux.

Зрелость API: Стабильна для подключения к существующим установкам. Отдельный сервер не требуется, так как расширяет функциональность других инструментов, таких как Ollama и LocalAI.

Поддержка форматов файлов: Зависит от подключенных бэкендов (обычно GGUF через Ollama/LocalAI).

Поддержка вызова инструментов: Возможности вызова инструментов Msty наследуются от его подключенных бэкендов. При подключении к Ollama вы сталкиваетесь с его ограничениями (нет нативного вызова инструментов). При использовании бэкендов LocalAI или OpenAI вы получаете их полные возможности вызова инструментов. Msty сам по себе не добавляет функциональность вызова инструментов, а скорее выступает в роли единого интерфейса для нескольких поставщиков. Это может быть даже преимуществом — вы можете протестировать одинаковые рабочие процессы агентов против разных бэкендов (локальный Ollama против LocalAI против облачного OpenAI), чтобы сравнить производительность и надежность. Функции управления беседами Msty особенно полезны для отладки сложных последовательностей вызова инструментов, так как вы можете форкать беседы в точках принятия решений и сравнивать, как разные модели обрабатывают одинаковые вызовы инструментов. Для разработчиков, создающих многомодельные агентские системы, Msty предоставляет удобный способ оценить, какой бэкенд предлагает лучшую производительность вызова инструментов для конкретных случаев использования.

Когда выбирать: Идеален для продвинутых пользователей, управляющих несколькими моделями, тех, кто сравнивает выходы моделей, пользователей с сложными рабочими процессами бесед и гибридных локально/облачных настроек. Это не отдельный сервер, а скорее сложный фронтенд для существующих развертываний LLM.

Backyard AI

Backyard AI специализируется на беседах на основе персонажей и сценариях ролевых игр с детальным созданием персонажей, определением личности, переключением между несколькими персонажами, долговременной памятью бесед и локальной, ориентированной на конфиденциальность обработкой.

Основные функции: Создание персонажей с детальными профилями личности ИИ, несколько персонажей, система памяти для долговременных бесед, удобный интерфейс, доступный для нетехнических пользователей, построен на llama.cpp с поддержкой моделей GGUF и доступен на нескольких платформах (Windows, macOS, Linux).

Зрелость API: Стабильна для использования GUI, но ограниченный доступ к API. Основное внимание уделено графическому пользовательскому интерфейсу, а не программной интеграции.

Поддержка форматов файлов: Модели GGUF с поддержкой большинства популярных чат-моделей.

Поддержка вызова инструментов: Backyard AI не предоставляет возможности вызова инструментов или функций. Он специально разработан для бесед на основе персонажей и сценариев ролевых игр, где интеграция инструментов не актуальна. Приложение сосредоточено на поддержании согласованности персонажей, управлении долговременной памятью и создании погружающего опыта бесед, а не на выполнении функций или взаимодействии с внешними системами. Для пользователей, ищущих взаимодействие с ИИ на основе персонажей, отсутствие вызова инструментов не является ограничением — это позволяет системе полностью оптимизироваться для естественного диалога. Если вам нужны ИИ-персонажи, которые также могут использовать инструменты (например, помощник для ролевых игр, который может проверять реальную погоду или искать информацию), вам нужно использовать другую платформу, такую как LocalAI, или создать собственное решение, объединяющее карточки персонажей с моделями, поддерживающими вызов инструментов.

Когда выбирать: Лучший выбор для творческого письма и ролевых игр, приложений на основе персонажей, пользователей, желающих персонализированные ИИ-персоны, а также для игровых и развлекательных сценариев. Не предназначен для общего назначения разработки или интеграции API.

Sanctum

Sanctum AI делает акцент на конфиденциальности с мобильными и настольными приложениями, работающими офлайн, с полным отсутствием необходимости в интернете, шифрованием “от конца до конца” для синхронизации бесед, локальной обработкой с выполнением всех вычислений на устройстве и шифрованной синхронизацией между платформами.

Основные функции: Поддержка мобильных устройств для iOS и Android (редкость в мире LLM), агрессивная оптимизация моделей для мобильных устройств, опциональная синхронизация с облаком с шифрованием, поддержка семейного доступа, оптимизированные меньшие модели (1B-7B параметров), кастомная квантование для мобильных устройств и предварительно упакованные пакеты моделей.

Зрелость API: Стабильна для предназначенного мобильного использования, но ограниченный доступ к API. Разработан для конечных пользователей, а не для интеграции разработчиками.

Поддержка форматов файлов: Оптимизированные меньшие форматы моделей с кастомной квантованием для мобильных платформ.

Поддержка вызова инструментов: Sanctum не поддерживает возможности вызова инструментов или функций в текущей реализации. Как приложение, ориентированное на мобильные устройства и делающее акцент на конфиденциальности и офлайн-работе, Sanctum приоритизирует простоту и эффективность использования ресурсов перед продвинутыми функциями, такими как рабочие процессы агентов. Меньшие модели (1B-7B параметров), которые он запускает, обычно не подходят для надежного вызова инструментов, даже если инфраструктура это поддерживала бы. Основная ценность Sanctum — предоставление частного, на устройстве ИИ-чата для повседневного использования — чтение писем, составление сообщений, ответы на вопросы — а не сложные автономные задачи. Для мобильных пользователей, которым нужны возможности вызова инструментов, архитектурные ограничения мобильного оборудования делают это нереалистичным ожиданием. Облачные решения или настольные приложения с большими моделями остаются необходимыми для рабочих процессов на основе агентов, требующих интеграции инструментов.

Когда выбирать: Идеален для мобильного доступа к LLM, пользователей, заботящихся о конфиденциальности, сценариев с несколькими устройствами и помощи ИИ в пути. Ограничен меньшими моделями из-за ограничений мобильного оборудования и менее подходит для сложных задач, требующих больших моделей.

RecurseChat

RecurseChat — это интерфейс чата в терминале для разработчиков, которые работают в командной строке, предлагающий управление с клавиатуры с привязками клавиш Vi/Emacs.

Основные функции: Нативная работа в терминале, поддержка нескольких бэкендов (Ollama, OpenAI, Anthropic), подсветка синтаксиса для блоков кода, управление сеансами для сохранения и восстановления бесед, скриптовые команды CLI для автоматизации, написан на Rust для быстрой и эффективной работы, минимальные зависимости, работает через SSH и совместим с tmux/screen.

Зрелость API: Стабильна, использует существующие API бэкендов (Ollama, OpenAI и т.д.) вместо предоставления собственного сервера.

Поддержка форматов файлов: Зависит от используемого бэкенда (обычно GGUF через Ollama).

Поддержка вызова инструментов: Поддержка вызова инструментов в RecurseChat зависит от того, к какому бэкенду вы подключены. С бэкендами Ollama вы наследуете его ограничения. С бэкендами OpenAI или Anthropic вы получаете их полные возможности вызова функций. RecurseChat сам по себе не реализует вызов инструментов, но предоставляет терминальный интерфейс, который делает удобным отладку и тестирование рабочих процессов агентов. Подсветка синтаксиса для JSON облегчает проверку параметров и ответов вызова функций. Для разработчиков, создающих агентские системы в командной строке или тестирующих вызов инструментов в удаленных средах через SSH, RecurseChat предлагает легковесный интерфейс без избыточности GUI. Его скриптовая природа также позволяет автоматизировать сценарии тестирования агентов через shell-скрипты, что делает его полезным для CI/CD-пайплайнов, которым нужно проверять поведение вызова инструментов на разных моделях и бэкендах.

Когда выбирать: Идеален для разработчиков, предпочитающих интерфейсы терминала, удаленный доступ к серверам через SSH, задачи автоматизации и интеграцию с рабочими процессами терминала. Это не отдельный сервер, а сложный терминальный клиент.

node-llama-cpp

node-llama-cpp приносит llama.cpp в экосистему Node.js с нативными привязками Node.js, обеспечивающими прямую интеграцию с llama.cpp и полную поддержку TypeScript с полными определениями типов.

Основные функции: Потоковая генерация токенов, создание текстовых эмбеддингов, программное управление моделями для их загрузки и управления, встроенная обработка шаблонов чата, нативные привязки, обеспечивающие почти нативную производительность llama.cpp в среде Node.js, разработан для создания приложений Node.js/JavaScript с LLM, приложений Electron с локальным ИИ, бэкенд-сервисов и серверных функций с упакованными моделями.

Зрелость API: Стабильна и зрелая с всеобъемлющими определениями TypeScript и хорошо документированным API для разработчиков JavaScript.

Поддержка форматов файлов: Формат GGUF через llama.cpp с поддержкой всех стандартных уровней квантования.

Поддержка вызова инструментов: node-llama-cpp требует ручной реализации вызова инструментов через инженерию промтов и парсинг выходных данных. В отличие от API-решений с нативным вызовом функций, вам нужно вручную обрабатывать весь рабочий процесс вызова инструментов в вашем коде JavaScript: определение схем инструментов, их внедрение в промты, парсинг ответов модели на предмет вызовов функций, выполнение инструментов и обратная передача результатов модели. Хотя это дает вам полный контроль и гибкость, это значительно больше работы, чем использование встроенной поддержки в vLLM или LocalAI. node-llama-cpp лучше всего подходит для разработчиков, которые хотят создавать кастомную логику агентов в JavaScript и которым нужна тонкая настройка процесса вызова инструментов. Поддержка TypeScript облегчает определение безопасных по типам интерфейсов инструментов. Рассмотрите возможность его использования с библиотеками, такими как LangChain.js, чтобы абстрагировать шаблонный код вызова инструментов, сохраняя при этом преимущества локальной инференции.

Когда выбирать: Идеален для разработчиков JavaScript/TypeScript, настольных приложений Electron, бэкенд-сервисов Node.js и быстрой разработки прототипов. Предоставляет программный контроль вместо отдельного сервера.

Заключение

Выбор правильного инструмента для развертывания локальных LLM зависит от ваших конкретных требований:

Основные рекомендации:

  • Начинающим: Начните с LM Studio за отличный интерфейс и простоту использования, или Jan за приоритет конфиденциальности
  • Разработчикам: Выберите Ollama для интеграции API и гибкости, или node-llama-cpp для проектов на JavaScript/Node.js
  • Сторонникам конфиденциальности: Используйте Jan или Sanctum для работы оффлайн с возможной поддержкой мобильных устройств
  • Мультимодальным потребностям: Выберите LocalAI для комплексных возможностей ИИ за пределами текста
  • Производственным развертываниям: Разверните vLLM для высокопроизводительного обслуживания с корпоративными функциями
  • Контейнерным рабочим процессам: Рассмотрите Docker Model Runner для интеграции с экосистемой
  • Оборудованию AMD Ryzen AI: Lemonade использует NPU/iGPU для отличной производительности
  • Продвинутым пользователям: Msty для управления несколькими моделями и провайдерами
  • Творческому письму: Backyard AI для диалогов с персонажами
  • Пользователям терминала: RecurseChat для рабочих процессов в командной строке
  • Автономным агентам: vLLM или Lemonade для надежного вызова функций и поддержки MCP

Ключевые факторы принятия решения: зрелость API (vLLM, Ollama и LM Studio предлагают наиболее стабильные API), вызов инструментов (vLLM и Lemonade предоставляют лучшие в своем классе вызовы функций), поддержка форматов файлов (LocalAI поддерживает наибольший диапазон), оптимизация оборудования (LM Studio преуспевает на интегрированных GPU, Lemonade на NPU AMD), и разнообразие моделей (Ollama и LocalAI предлагают самый широкий выбор моделей).

Экосистема локальных LLM продолжает быстро развиваться, и 2025 год принесет значительные достижения в стандартизации API (совместимость с OpenAI во всех основных инструментах), вызове инструментов (принятие протокола MCP, позволяющего автономным агентам), гибкости форматов (лучшие инструменты преобразования и методы квантования), поддержке оборудования (ускорение NPU, улучшенное использование интегрированных GPU), и специализированных приложениях (мобильные, терминальные, интерфейсы на основе персонажей).

Будь вы озабочены конфиденциальностью данных, хотите снизить затраты на API, нуждаетесь в оффлайн-возможностях или требуете производственной производительности, развертывание локальных LLM никогда не было таким доступным или мощным. Инструменты, рассмотренные в этом руководстве, представляют собой передовую линию локального развертывания ИИ, каждый из которых решает конкретные проблемы для разных групп пользователей.

Полезные ссылки

Внешние ссылки