链载Ai

标题: 无需GPU本地轻松运行AI模型的开源项目LocalAI [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 昨天 17:05
标题: 无需GPU本地轻松运行AI模型的开源项目LocalAI

开发中经常遇到这样的困扰:想用AI提升工作效率,但担心数据泄露风险;想部署私有AI服务,但被高昂的硬件成本劝退。LocalAI提供了一个绝妙的解决方案。

LocalAI 是免费的开源 OpenAI 替代品。LocalAI充当与 OpenAI 兼容的直接替代 REST API(Elevenlabs、Anthropic...本地 AI 推理的 API 规范。它允许您在本地或本地使用消费级硬件运行LLM、生成图像、音频,支持多个型号CPU,不需要 GPU。

核心优势

LocalAI的实现特别巧妙。它把开源语言模型进行了量化压缩,通过ggml、gguf等框架优化,使得模型能在普通CPU上高效运行。我测试后发现,在16GB内存的笔记本上就能流畅运行7B参数量的模型。

除了文本处理,LocalAI还支持以下功能

部署建议

运行安装程序脚本:

curlhttps://localai.io/install.sh|sh

或使用 docker 运行:

#CPUonlyimage:dockerrun-ti--namelocal-ai-p8080:8080localai/localai:latest-cpu#NvidiaGPU:dockerrun-ti--namelocal-ai-p8080:8080--gpusalllocalai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12#CPUandGPUimage(biggersize):dockerrun-ti--namelocal-ai-p8080:8080localai/localai:latest#AIOimages(itwillpre-downloadasetofmodelsreadyforuse,seehttps://localai.io/basics/container/)dockerrun-ti--namelocal-ai-p8080:8080localai/localai:latest-aio-cpu

要加载模型:

#Fromthemodelgallery(seeavailablemodelswith`local-aimodelslist`,intheWebUIfromthemodeltab,orvisitinghttps://models.localai.io)local-airunllama-3.2-1b-instruct:q4_k_m#StartLocalAIwiththephi-2modeldirectlyfromhuggingfacelocal-airunhuggingface://TheBloke/phi-2-GGUF/phi-2.Q8_0.gguf#InstallandrunamodelfromtheOllamaOCIregistrylocal-airunollama://gemma:2b#Runamodelfromaconfigurationfilelocal-airunhttps://gist.githubusercontent.com/.../phi-2.yaml#InstallandrunamodelfromastandardOCIregistry(e.g.,DockerHub)local-airunoci://localai/phi-2:latest






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