स्थानीयAI महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि
लोकलएआई क्या है?
लोकलएआई यह एक निःशुल्क, ओपन सोर्स, सेल्फ-होस्टेड प्लेटफॉर्म है। AI रनटाइम जो ओपन के लिए ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट के रूप में कार्य करता हैAI यह API पूरी तरह से आपके अपने हार्डवेयर पर चलता है और बाहरी सर्वरों को एक भी बाइट डेटा नहीं भेजता है। एटोर डि जियासिंटो द्वारा निर्मित और MIT लाइसेंस के तहत अनुरक्षित, यह बड़े भाषा मॉडल, छवि निर्माण, ऑडियो प्रोसेसिंग, वीडियो निर्माण, एम्बेडिंग और स्वायत्त प्रक्रियाओं का समर्थन करता है। AI एक एकीकृत REST API के माध्यम से एजेंट।
टीमें लोकल का उपयोग करती हैंAI आंतरिक निर्माण करना AI उत्पादों, स्वचालित वर्कफ़्लोज़और RAG पाइपलाइन को ऑन-प्रिमाइस सर्वर या स्थानीय डेवलपर मशीनों पर बिना GPU की आवश्यकता या बार-बार API लागत के चलाया जा सकता है। इसमें एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के लिए LocalAGI और सिमेंटिक मेमोरी के लिए LocalRecall को बिल्ट-इन लाइब्रेरी के रूप में शामिल किया गया है, जिससे यह एक प्रोडक्शन-ग्रेड स्थानीय समाधान बन जाता है। AI उद्यमों, डेवलपर्स और गोपनीयता के प्रति जागरूक व्यवसायों के लिए स्टैक।
स्थानीयAI यह टूल llama.cpp, vLLM और ट्रांसफॉर्मर सहित कई तरह के बैकएंड का उपयोग करके LLM टेक्स्ट इन्फरेंस चलाता है। इसका मतलब है कि आप किसी एक मॉडल आर्किटेक्चर तक सीमित नहीं हैं। इंजीनियर API कॉल में बदलाव किए बिना प्रति मॉडल बैकएंड बदल सकते हैं, जिससे यह उन टीमों के लिए आदर्श है जो प्रोडक्शन या डेवलपमेंट वातावरण में एक साथ कई ओपन सोर्स LLM का परीक्षण कर रही हैं।
स्थानीयAI एकीकृत स्थिर प्रसार और अन्य प्रसार मॉडल आर्किटेक्चर को सीधे अपने एपीआई में एकीकृत करता है, जिससे ओपनएआई-संगत छवि निर्माण एंडपॉइंट उपलब्ध हो जाता है। डिज़ाइनर और डेवलपर बिना किसी प्रति-छवि बिलिंग, बाहरी एपीआई निर्भरता और तृतीय-पक्ष क्लाउड प्रदाताओं से कॉपीराइट जोखिम के बिना स्थानीय रूप से छवियां उत्पन्न कर सकते हैं।
रीयलटाइम एपीआई वेबसॉकेट कनेक्शन पर आवाज और टेक्स्ट को मिलाकर मल्टी-मोडल बातचीत को सक्षम बनाता है। यह वही आर्किटेक्चर है जिसका उपयोग ओपनएआई द्वारा किया जाता है।'s रियलटाइम एपीआई, लेकिन पूरी तरह से आपके अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलता है। वॉइस असिस्टेंट, कस्टमर सपोर्ट बॉट या रियलटाइम ट्रांसक्रिप्शन टूल बनाने वाली टीमों को पूर्ण डेटा गोपनीयता के साथ एक सेकंड से भी कम समय में प्रतिक्रिया मिलती है।
स्थानीयAI ओपन का समर्थन करता हैAI स्थानीय रूप से होस्ट किए गए मॉडलों का उपयोग करके फ़ंक्शन कॉलिंग और टूल्स एपीआई विनिर्देश। यह एजेंटिक वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है जहां मॉडल बिना किसी क्लाउड निर्भरता के टूल्स को कॉल कर सकते हैं, डेटाबेस से क्वेरी कर सकते हैं या बाहरी सेवाओं को ट्रिगर कर सकते हैं। ओपन सोर्स में फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करने वाले डेवलपर्स के लिए।AI एकीकरण और माइग्रेशन एक साधारण एंडपॉइंट स्वैप है।
लोकलएजीआई द्वारा संचालित अंतर्निहित एजेंट्स सुविधा स्वायत्त संचालन की अनुमति देती है। AI एजेंट सीधे स्थानीय स्तर से चलेंगेAI उदाहरण के लिए। प्रत्येक एजेंट को वेब यूआई के माध्यम से विशिष्ट उपकरणों, एक व्यक्तिगत ज्ञान आधार और पुन: प्रयोज्य कौशल के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। इससे एक अलग ऑर्केस्ट्रेशन लेयर की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। लैंगचैन या फिर अधिकांश मानक एजेंट उपयोग मामलों के लिए AutoGen का उपयोग किया जा सकता है।
स्थानीयAI यह NVIDIA, AMD, Intel और Vulkan उपकरणों पर GPU एक्सेलरेशन का समर्थन करता है, जिससे हार्डवेयर उपलब्ध होने पर टीमें इन्फरेंस थ्रूपुट को काफी हद तक बढ़ा सकती हैं। इसका मुख्य लाभ लचीलापन है क्योंकि GPU का उपयोग वैकल्पिक है, अनिवार्य नहीं। टीमें CPU से शुरुआत कर सकती हैं और अपनी कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों या API एकीकरण को बदले बिना GPU-एक्सेलरेटेड डिप्लॉयमेंट में माइग्रेट कर सकती हैं।
स्थानीयAI मूल्य निर्धारण योजनाएं
| योजना का नाम | लागत | मुख्य विशेषताएं |
|---|---|---|
| समुदाय (ओपन सोर्स) | $0 | पूर्ण रूप से सेल्फ-होस्टेड डिप्लॉयमेंट, सभी कोर और एडवांस्ड फीचर्स, MIT लाइसेंस, Discord और GitHub के माध्यम से कम्युनिटी सपोर्ट। |
| स्थानीयAI प्रति | मूल्य निर्धारण के लिए संपर्क करें | प्राथमिकता आधारित समर्थन, एंटरप्राइज़ एसएलए, प्रबंधित अपडेट, उत्पादन परिनियोजन सहायता |
स्थानीयAI बनाम क्लाउड AI एपीआई: वास्तविक लागत गणना
क्लाउड एपीआई की लागत पैमाने के साथ बढ़ती जाती है। जीपीटी-4 पर प्रतिदिन 10 मिलियन टोकन चलाने वाली एक टीम को हर महीने हजारों डॉलर का भुगतान करना पड़ता है। स्थानीयAI यह आपके अपने हार्डवेयर से अनुमान प्रदान करके इसे पूरी तरह से समाप्त कर देता है।
इसका नुकसान इंफ्रास्ट्रक्चर ओवरहेड है, लेकिन डॉकर और एक मॉडल गैलरी के साथ जो सेटअप को स्वचालित करता है, परिचालन लागत 18 महीने पहले की तुलना में भी काफी कम है। उच्च मात्रा वाले आंतरिक अनुप्रयोगों के लिए, आरओआई गणना लगभग हमेशा सेल्फ-होस्टिंग को प्राथमिकता दी जाती है।
फायदा और नुकसान
- आपके कंप्यूटर से कोई डेटा बाहर नहीं जाता है।
- इसे चलाने के लिए जीपीयू की आवश्यकता नहीं है।
- प्रारंभिकAI एपीआई ड्रॉप-इन के साथ संगत।
- यह टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को सपोर्ट करता है।
- अंतर्निर्मित एजेंट और मेमोरी लेयर।
- सक्रिय समुदाय और एमआईटी द्वारा लाइसेंस प्राप्त।
- इसके लिए तकनीकी सेटअप का ज्ञान आवश्यक है।
- इसमें कोई अंतर्निहित प्रबंधित क्लाउड विकल्प नहीं है।
- मॉडल का प्रदर्शन आपके हार्डवेयर पर निर्भर करता है।
- एंटरप्राइज सपोर्ट के लिए अलग से व्यवस्था करनी होगी।
स्थानीयAI RAG और सिमेंटिक सर्च पाइपलाइनों के लिए
स्थानीयAI इसमें प्रथम श्रेणी के एम्बेडिंग समर्थन और लोकल रिकॉल (एक अंतर्निर्मित सिमेंटिक मेमोरी और वेक्टर डेटाबेस लेयर) की सुविधा है। RAG पाइपलाइन बनाने वाले डेवलपर्स को अब अलग से वेक्टर स्टोर सेवा की आवश्यकता नहीं है।
रीरैंकर सपोर्ट क्रॉस-एनकोडर मॉडल का उपयोग करके पुनर्प्राप्ति सटीकता में सुधार करता है, और प्रतिबंधित व्याकरण आउटपुट एलएलएम से संरचित JSON प्रतिक्रियाएँ सुनिश्चित करता है। दस्तावेज़ इंटेलिजेंस या नॉलेज बेस टूल बनाने वाली टीमों के लिए, यह आज उपलब्ध सबसे आत्मनिर्भर ओपन सोर्स स्टैक है।
सर्वश्रेष्ठ स्थानीयAI अल्टरनेटिव्स
| ओपन सोर्स सेल्फ-होस्टेड AI क्रम | स्थानीय तैनाती और गोपनीयता | मॉडल प्रारूप समर्थन |
|---|---|---|
| ओलामा | ✅ | यह विषय अधिक सीमित है और केवल एलएलएम पर केंद्रित है। |
| एलएम स्टूडियो | ✅ | उपभोक्ता उपयोग के लिए उपयुक्त, सीमित उत्पादन। |
| वीएलएलएम | ✅ | उत्कृष्ट थ्रूपुट, केवल एलएलएम टेक्स्ट तक सीमित। |
| लामाफ़ाइल | ✅ | प्रति फ़ाइल केवल एक मॉडल, मल्टी-मोडल सपोर्ट उपलब्ध नहीं है। |
