ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1em;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(80, 80, 80);">Jan 是 ChatGPT 的开源替代品,可在您的计算机上 100% 离线运行。多引擎支持(llama.cpp、TensorRT-LLM)
Github:https://github.com/janhq/jan?tab=readme-ov-file
Hi,这里是Aitrainee,欢迎阅读本期新文章。
今天我们要讨论的是 Jan,这是一款桌面应用程序,可以让你在本地运行开源模型。你还可以连接 OpenAI 或 Groq API 密钥,与在线模型进行对话。简而言之,Jan 可以将所有的 AI 模型集中在一个地方,方便你进行对话。这个应用完全开源,且非常易于使用,只需一键安装,无需终端操作、编码或配置多个文件。你可以在几秒钟内启动并运行。
Jan 的主要功能之一是支持本地运行 AI 模型,如 Llama 或 Mistral,这样可以提高隐私性,不需要互联网连接。如果你需要讨论敏感内容,本地运行模型更为安全。例如,在需要保密的项目中,Jan 的本地模型功能可以确保对话的私密性和安全性。
如果你不需要本地模型,Jan 也可以连接到远程模型,如 OpenAI、Gro 或 Mistral API,这样你就不需要高级硬件来访问这些模型的功能。这种灵活性特别有用,当你需要在线模型的能力但仍希望在必要时切换到本地模型。所有对话内容都存储在本地。此外,Jan 跨平台支持 Mac、Linux 和 Windows,极大地提升了可访问性。
Jan 还提供了 API 端点,方便你在自定义应用程序或其他 AI 应用中使用,这些 API 端点与 OpenAI 兼容,所以你可以与任何支持 OpenAI 模型的应用程序一起使用。你还可以通过扩展选项设置其他功能,例如添加自定义插件以增强 Jan 的功能或将其与其他工具和服务集成。它支持处理 PDF、文档等任何可以解析的文本文件。Jan 有两个内置引擎用于推理:Llama CPP 和 Tensor RT LM,默认使用 Llama CPP。双引擎的设计为模型推理提供了更多的灵活性和选择。你还可以将 Jan 连接到 LM Studio 或 AMA 的端点。
现在让我们安装并试用一下。首先,访问 Jan 的网站并点击下载按钮,选择你的操作系统并下载安装文件。
安装完成后,你会看到界面,看起来非常酷。
你可能会看到提示没有本地模型,点击“Explore the Hub”选项,你会看到多个模型选项,你还可以粘贴 Hugging Face 链接来自动下载模型。我将安装 Llama 3 模型,只需点击下载按钮即可。
下载完成后,点击“Use”按钮,回到聊天页面,你会看到 Llama 3 模型已选中。发送一条“Hello”消息,模型会初始化并生成响应,非常酷。你还可以重命名对话线程,修改助手的指令,并在这里选择不同的模型。此外,还可以在推理设置中调整模型的高级设置,如温度和最大 tokens。
你可以创建新线程,安装更多模型,查看哪些模型适合你的系统。通过粘贴 Hugging Face 链接来设置模型也很方便。Jan 提供了本地 API 服务器,可以通过它公开模型的 API 端点并检查日志,还可以更改 API 端点 URL。
现在教你如何启用 RAG 功能。首先进入设置,打开高级设置,启用实验功能。回到聊天选项,点击附件图标,启用检索功能,附加文件并提出问题,这对想要快速启动模型而无需终端或复杂配置的人来说非常方便。
Jan 允许你在一个地方设置所有的 LLM 提供商,无论是 Gemini、OpenAI、Gro 还是本地模型,只需在下拉菜单中切换模型即可,真是太棒了。我非常喜欢这个应用。
下面提供官方的文档介绍、相关资源、部署教程等,进一步支撑你的行动,以提升本文的帮助力。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Jan 是一个完全离线运行的开源 ChatGPT 替代品。Jan 兼容任何硬件。从普通 PC 到多 GPU 集群,Jan 支持多种架构:
•NVIDIA GPU(速度快)
•Apple M 系列(速度快)
•Apple Intel
•Linux Debian
•Windows x64
•Jan 网站
•Jan GitHub
•用户指南
•开发者文档
•API 参考
•规格说明
•Nitro 网站
•Nitro GitHub
•文档
•API 参考
1.使用以下命令移除任何挂起的后台进程:
psaux|grepnitro
查找类似 "nitro" 和 "nitro_arm_64" 的进程,并逐一终止:
kill-9<PID>
2.从应用程序菜单重新启动 Jan。
更多帮助,请访问 常见问题。
最低要求:
•Windows 10 x64 或更高版本
•8GB 内存
•500MB 磁盘空间
推荐要求:
•NVIDIA GPU,支持 CUDA 10+ 驱动
最低要求:
•MacOS 12.6 或更高版本
•8GB 内存
•500MB 磁盘空间
推荐要求:
•Apple M 系列芯片
最低要求:
•Debian-based 发行版
•8GB 内存
•500MB 磁盘空间
推荐要求:
•NVIDIA GPU,支持 CUDA 10+ 驱动
1.克隆仓库:
gitclonehttps://github.com/janhq/jan.git
cdjan2.构建 Docker 镜像:
dockerbuild-tjan.
3.运行容器:
dockerrun-itjan
4.访问 Jan:在浏览器中打开 http://localhost:8000 以开始使用 Jan。
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