องถิ่นAI ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ
LocalAI คืออะไร?
LocalAI เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สฟรีที่สามารถติดตั้งและใช้งานได้ด้วยตนเอง AI รันไทม์ที่สามารถใช้ทดแทน Open ได้โดยตรงAI API ที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์ของคุณเองโดยสมบูรณ์ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลแม้แต่ไบต์เดียวไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก สร้างโดย Ettore Di Giacinto และดูแลภายใต้ใบอนุญาต MIT รองรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การสร้างภาพ การประมวลผลเสียง การสร้างวิดีโอ การฝังข้อมูล และการทำงานแบบอัตโนมัติ AI ตัวแทนผ่านทาง REST API ที่เป็นหนึ่งเดียว
ทีมต่างๆ ใช้ LocalAI เพื่อสร้างภายใน AI ผลิตภัณฑ์ ทำให้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติและเรียกใช้งาน RAG pipeline บนเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กรหรือเครื่องคอมพิวเตอร์ของนักพัฒนาในพื้นที่ โดยไม่ต้องใช้ GPU หรือเสียค่าใช้จ่าย API ซ้ำซ้อน มีการรวม LocalAGI สำหรับการจัดการเอเจนต์และ LocalRecall สำหรับหน่วยความจำเชิงความหมายไว้เป็นไลบรารีในตัว ทำให้เป็นเครื่องมือระดับใช้งานจริงในพื้นที่ AI แพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับองค์กร นักพัฒนา และธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว
องถิ่นAI รันการอนุมานข้อความ LLM โดยใช้แบ็กเอนด์ที่หลากหลาย รวมถึง llama.cpp, vLLM และ transformers ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรมโมเดลแบบเดียว วิศวกรสามารถสลับแบ็กเอนด์สำหรับแต่ละโมเดลได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนการเรียกใช้ API ทำให้เหมาะสำหรับทีมที่ทดสอบ LLM โอเพนซอร์สหลายตัวพร้อมกันในสภาพแวดล้อมการผลิตหรือการพัฒนา
องถิ่นAI บูรณาการ การแพร่กระจายที่เสถียร และสถาปัตยกรรมโมเดลการแพร่กระจายอื่นๆ โดยตรงเข้าสู่ API ของมัน โดยเปิดเผยจุดเชื่อมต่อการสร้างภาพที่เข้ากันได้กับ OpenAI นักออกแบบและนักพัฒนาสามารถสร้างภาพในเครื่องได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายต่อภาพ ไม่ต้องพึ่งพา API ภายนอก และไม่มีความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์จากผู้ให้บริการคลาวด์บุคคลที่สาม
API แบบเรียลไทม์ช่วยให้สามารถสนทนาแบบหลายรูปแบบ โดยผสมผสานเสียงและข้อความผ่านการเชื่อมต่อ WebSocket ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมเดียวกับที่ OpenAI ใช้'s API แบบเรียลไทม์ แต่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเองทั้งหมด ทีมที่พัฒนาผู้ช่วยเสียง บอทสนับสนุนลูกค้า หรือเครื่องมือถอดเสียงแบบเรียลไทม์ จะได้รับเวลาตอบสนองต่ำกว่าหนึ่งวินาที พร้อมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างสมบูรณ์
องถิ่นAI สนับสนุนการเปิดกว้างAI ข้อกำหนด API สำหรับการเรียกฟังก์ชันและเครื่องมือโดยใช้โมเดลที่โฮสต์ในเครื่อง สิ่งนี้ช่วยปลดล็อกเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ ซึ่งโมเดลสามารถเรียกใช้เครื่องมือ สอบถามฐานข้อมูล หรือเรียกใช้บริการภายนอกได้โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ สำหรับนักพัฒนาที่ใช้การเรียกฟังก์ชันใน Open อยู่แล้วAI สำหรับการผสานรวมและการย้ายข้อมูลนั้นทำได้ง่ายๆ เพียงแค่สลับปลายทาง (endpoint) เท่านั้น
ฟีเจอร์ Agents ในตัว ซึ่งขับเคลื่อนโดย LocalAGI ช่วยให้สามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติ AI เอเจนต์ที่จะทำงานโดยตรงจากระบบท้องถิ่นAI ตัวอย่างเช่น เอเจนต์แต่ละตัวสามารถกำหนดค่าด้วยเครื่องมือเฉพาะ ฐานความรู้ส่วนบุคคล และทักษะที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ผ่านทางเว็บ UI ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการมีเลเยอร์การจัดการแยกต่างหาก เช่น หลังเชน หรือใช้ AutoGen สำหรับกรณีการใช้งานเอเจนต์มาตรฐานส่วนใหญ่
องถิ่นAI รองรับการเร่งความเร็ว GPU บนอุปกรณ์ NVIDIA, AMD, Intel และ Vulkan ช่วยให้ทีมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้อย่างมากเมื่อมีฮาร์ดแวร์พร้อมใช้งาน ข้อได้เปรียบที่สำคัญคือความยืดหยุ่น เนื่องจากการใช้ GPU เป็นทางเลือก ไม่ใช่ข้อบังคับ ทีมสามารถเริ่มต้นด้วย CPU และย้ายไปใช้การใช้งานที่เร่งความเร็วด้วย GPU โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงไฟล์การกำหนดค่าหรือการรวม API
องถิ่นAI แผนการกำหนดราคา
| ชื่อแผน | ราคา | Key Features |
|---|---|---|
| ชุมชน (โอเพนซอร์ส) | $0 | การติดตั้งใช้งานแบบโฮสต์เองอย่างสมบูรณ์ ฟีเจอร์หลักและฟีเจอร์ขั้นสูงครบครัน ใบอนุญาต MIT การสนับสนุนจากชุมชนผ่าน Discord และ GitHub |
| องถิ่นAI มือโปร | ติดต่อสอบถามราคา | การสนับสนุนระดับพรีเมียม, ข้อตกลงระดับบริการสำหรับองค์กร, การอัปเดตที่ได้รับการจัดการ, ความช่วยเหลือในการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต |
องถิ่นAI เทียบกับคลาวด์ AI API: การคำนวณต้นทุนที่แท้จริง
ค่าใช้จ่ายของ Cloud API จะเพิ่มขึ้นตามขนาดการใช้งาน ทีมที่ใช้งานโทเค็น 10 ล้านโทเค็นต่อวันบน GPT-4o จะต้องเสียค่าใช้จ่ายหลายพันดอลลาร์ต่อเดือน (ในระดับท้องถิ่น)AI ขจัดปัญหานี้ได้อย่างสิ้นเชิงด้วยการให้บริการการอนุมานจากฮาร์ดแวร์ของคุณเอง
ข้อเสียคือค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน แต่ด้วย Docker และแกลเลอรีโมเดลที่ช่วยให้การตั้งค่าเป็นไปโดยอัตโนมัติ ภาระงานด้านการดำเนินงานจึงต่ำกว่าเมื่อ 18 เดือนที่แล้วมาก สำหรับแอปพลิเคชันภายในที่มีปริมาณการใช้งานสูงการคำนวณ ROIมักจะสนับสนุนการโฮสต์ด้วยตนเองเสมอ
ข้อดีและข้อเสีย
- ไม่มีข้อมูลใดๆ ออกจากเครื่องของคุณ
- ไม่จำเป็นต้องใช้การ์ดจอในการใช้งาน
- จุดเปิดAI สามารถใช้งานร่วมกับ API ได้โดยตรง
- รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ
- เอเจนต์ในตัวและเลเยอร์หน่วยความจำ
- ชุมชนที่กระตือรือร้นและได้รับอนุญาตภายใต้ MIT
- จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการติดตั้งทางเทคนิค
- ไม่มีตัวเลือกการจัดการคลาวด์ในตัว
- ประสิทธิภาพของโมเดลขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคุณ
- การสนับสนุนระดับองค์กรต้องมีการจัดการแยกต่างหาก
องถิ่นAI สำหรับ RAG และ Semantic Search Pipelines
องถิ่นAI มาพร้อมกับการรองรับการฝังข้อมูลระดับสูงและ LocalRecall ซึ่งเป็นเลเยอร์หน่วยความจำเชิงความหมายและฐานข้อมูลเวกเตอร์ในตัว นักพัฒนาที่สร้างไปป์ไลน์ RAG ไม่จำเป็นต้องใช้บริการจัดเก็บเวกเตอร์แยกต่างหากอีกต่อไป
การสนับสนุน Reranker ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการเรียกค้นข้อมูลโดยใช้โมเดลแบบ cross-encoder และการส่งออกไวยากรณ์แบบจำกัดช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตอบกลับ JSON จาก LLM มีโครงสร้างที่ถูกต้อง สำหรับทีมที่สร้างเครื่องมือวิเคราะห์เอกสารหรือฐานความรู้ นี่คือชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สที่ครบวงจรที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน
ดีที่สุดในท้องถิ่นAI ทางเลือก
| โอเพนซอร์สแบบติดตั้งเอง AI Runtime | การปรับใช้ในระดับท้องถิ่นและความเป็นส่วนตัว | การรองรับรูปแบบโมเดล |
|---|---|---|
| โอลามา | ✅ | เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เน้นเฉพาะหลักสูตร LLM เท่านั้น |
| แอลเอ็ม สตูดิโอ | ✅ | เหมาะสำหรับการใช้งานของผู้บริโภค มีข้อจำกัดในการผลิต |
| วีแอลแอลเอ็ม | ✅ | ประสิทธิภาพการทำงานดีเยี่ยม แต่จำกัดเฉพาะเนื้อหาหลักสูตร LLM เท่านั้น |
| ลามาไฟล์ | ✅ | หนึ่งโมเดลต่อไฟล์ ไม่รองรับหลายโมเดล |
