AI ທ້ອງຖິ່ນໃດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າໃນ PC ເລັກນ້ອຍ: LM Studio ທຽບກັບ Ollama

ໄດ້​ເລືອກ LM Studio vs ໂອລາມາ ມັນແມ່ນຫນຶ່ງໃນຄໍາຖາມທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນບັນດາຜູ້ໃຊ້ທີ່ຊອກຫາແລ່ນ ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM) ຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີເລັກນ້ອຍ. ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດສ້າງແມ່ນກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຢ່າງກ້າວກະໂດດ, ຍັງມີຄົນຈໍານວນຫລາຍທີ່ສົນໃຈໃນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນໂດຍບໍ່ມີຊັບພະຍາກອນຮາດແວຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຮັກສາການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ.

ດັ່ງນັ້ນ, ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມລະຫວ່າງ LM Studio ແລະ Ollama ສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງທັງຫມົດໃນ ປະສິດທິພາບ, ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້ແລະຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ໂດຍອີງຕາມການສະເພາະຂອງອຸປະກອນສ່ວນບຸກຄົນຂອງທ່ານ. ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີການເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງ, ພວກເຮົາໄດ້ສັງເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຈາກແຫຼ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດ, ຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ກັບລາຍລະອຽດດ້ານວິຊາການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການແລະແບ່ງປັນຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາໃນ AI ທ້ອງຖິ່ນ.

LM Studio ແລະ Ollama ແມ່ນຫຍັງ?

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທັງສອງໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອ ແລ່ນຕົວແບບພາສາຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ ໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານ, ໂດຍບໍ່ມີການອີງໃສ່ການບໍລິການຄລາວພາຍນອກ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບທັງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມສາມາດໃນການທົດລອງກັບແມ່ແບບທີ່ກໍາຫນົດເອງແລະຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

• ໂອລາມາ ມັນໂດດເດັ່ນສໍາລັບການສະເຫນີຂະບວນການຕິດຕັ້ງທີ່ງ່າຍດາຍຫຼາຍ, ມີທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບ LLM ຢ່າງໄວວາແລະບໍ່ມີການຕັ້ງຄ່າທີ່ສັບສົນ.
• LM Studio ມັນມີຄວາມກ້າວໜ້າໜ້ອຍໜຶ່ງໃນການຈັດການຕົວແບບ, ດ້ວຍການໂຕ້ຕອບທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍກວ່າ ແລະ ທາງເລືອກທີ່ກວ້າງຂວາງກວ່າເມື່ອດາວໂຫຼດ ຫຼື ເລືອກຕົວແບບ.

ຄວາມງ່າຍຂອງການຕິດຕັ້ງແລະການຕັ້ງຄ່າ

ສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີຄອມພິວເຕີເລັກນ້ອຍ, ຄວາມງ່າຍດາຍໃນການຕິດຕັ້ງແມ່ນສໍາຄັນ. ທີ່ນີ້, Ollama ຖືກຈໍາແນກໂດຍຕົວຕິດຕັ້ງໂດຍກົງ, ຄືກັນກັບການຕິດຕັ້ງຊອບແວທົ່ວໄປອື່ນໆ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ມີປະສົບການດ້ານວິຊາການ. ນອກຈາກນັ້ນ, Ollama ປະກອບມີຕົວແບບປະສົມປະສານກ່ອນ, ໃຫ້ການທົດສອບທັນທີທັນໃດ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, LM Studio ຍັງສະຫນອງການຕິດຕັ້ງງ່າຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າສະພາບແວດລ້ອມຂອງມັນແມ່ນກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄົ້ນຫາລັກສະນະຕ່າງໆເຊັ່ນ: ແບບແລ່ນຈາກ Hugging Face ຫຼືປະສົມປະສານເປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ OpenAI ທ້ອງຖິ່ນ, ເຊິ່ງອາດຈະຕ້ອງການການຕັ້ງຄ່າເພີ່ມເຕີມບາງຢ່າງແຕ່ຂະຫຍາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນ.

ປະສິດທິພາບແລະການບໍລິໂພກຊັບພະຍາກອນໃນເຄື່ອງຄອມພິວເຕີເລັກນ້ອຍ

ໃນທີມທີ່ມີການປະຕິບັດຈໍາກັດ, ທຸກໆຊັບພະຍາກອນນັບ. Ollama ໄດ້ຈັດການຕໍາແຫນ່ງຕົວຂອງມັນເອງເປັນທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນເລື່ອງນີ້, ກັບ ການບໍລິໂພກຊັບພະຍາກອນຕໍ່າຫຼາຍ, ເຫມາະສໍາລັບອຸປະກອນເກົ່າຫຼືຜູ້ທີ່ມີຮາດແວຈໍາກັດ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, LM Studio ບໍ່ໄກຢູ່ຫລັງຜູ້ພັດທະນາຂອງມັນໄດ້ປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງມັນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການແບບຈໍາລອງໃນທ້ອງຖິ່ນໄດ້ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄຸນລັກສະນະທີ່ສູງຫຼາຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າ, ຂຶ້ນກັບຕົວແບບ, ມັນອາດຈະຕ້ອງການ RAM ຫຼາຍເລັກນ້ອຍ. ມັນຍັງສະຫນອງເຄື່ອງມືເພື່ອຈໍາກັດຂະຫນາດບໍລິບົດຫຼືການນໍາໃຊ້ thread, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປັບປະສິດທິພາບໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານ.

Versatility ແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງການນໍາໃຊ້

Ollama ໂດດເດັ່ນສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການປ່ຽນລະຫວ່າງຕົວແບບທ້ອງຖິ່ນແລະເມຄ, ສະຫນອງຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍກວ່າເກົ່າສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການທົດສອບສະຖານະການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບທັງນັກພັດທະນາແລະຜູ້ໃຊ້ທີ່ຊອກຫາຄວາມໄວແລະຄວາມຫລາກຫລາຍໃນການຄຸ້ມຄອງແບບຈໍາລອງ.

ແທນທີ່ຈະ, LM Studio ສຸມໃສ່ການດາວໂຫຼດ ແລະແລ່ນຕົວແບບຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ., ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເປັນເຈົ້າພາບຂະບວນການທັງຫມົດໃນຄອມພິວເຕີຂອງຕົນເອງຫຼືສ້າງການແກ້ໄຂທີ່ກໍາຫນົດເອງໂດຍການລວມເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທ້ອງຖິ່ນຂອງພວກເຂົາກັບ OpenAI API. ລາຍການແບບຈໍາລອງຂອງມັນຍັງຖືກຂະຫຍາຍຍ້ອນການນໍາເຂົ້າຈາກ Hugging Face repositories, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການເຂົ້າເຖິງຫຼາຍຮຸ່ນແລະທາງເລືອກ.

ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ແລະປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້

La ອິນເຕີເຟດ LM Studio ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ລະດັບປານກາງແລະຂັ້ນສູງ, ມີການອອກແບບສາຍຕາທີ່ສຸກແລະ intuitive. ການສົນທະນາແບບປະສົມປະສານຂອງມັນຊ່ວຍໃຫ້ມີການໂຕ້ຕອບງ່າຍກັບຕົວແບບ, ແລະການດາວໂຫຼດແບບຈໍາລອງແມ່ນມີຄວາມໂປ່ງໃສແລະສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ເຮັດໃຫ້ການທົດລອງງ່າຍ.

ແທນທີ່ຈະ, Ollama ເລືອກສໍາລັບການໂຕ້ຕອບງ່າຍດາຍຫຼາຍເມນູແລະທາງເລືອກຂອງມັນມີຫນ້ອຍ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼີກລ່ຽງອາການແຊກຊ້ອນແລະສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນ: ການພົວພັນກັບແບບຈໍາລອງ LLM ໂດຍບໍ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ມັນມີຂໍ້ດີສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາຜົນໄດ້ຮັບໄວ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈໍາກັດການປັບແຕ່ງເລິກ.

ລາຍການຂອງຕົວແບບ ແລະແຫຼ່ງທີ່ມາ

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ ຫຼາກຫຼາຍໃນຮູບແບບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້, LM Studio ຢືນອອກສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງກັບ ໃບຫນ້າກອດ, ເຊິ່ງສະຫນອງການເຂົ້າເຖິງຫ້ອງສະຫມຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ, ຈາກ GPT ຄ້າຍຄືຜູ້ທີ່ພິເສດສໍາລັບວຽກງານສະເພາະ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ຫລາກຫລາຍສໍາລັບການທົດລອງກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Ollama ສະເໜີຮູບແບບທີ່ເລືອກໃຫ້ເໝາະສົມກັບເວທີຂອງທ່ານເຖິງແມ່ນວ່າແນວພັນແມ່ນຈໍາກັດ, ຄຸນນະພາບແລະການປະຕິບັດແມ່ນດີຫຼາຍ, ມີເວລາຕອບສະຫນອງໄວແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການແຂ່ງຂັນ.

ການເຊື່ອມໂຍງ, ຈຸດສິ້ນສຸດແລະການເຊື່ອມຕໍ່

ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນໃນຮູບແບບ LLM ທ້ອງຖິ່ນແມ່ນຄວາມສາມາດ ພົວພັນກັບການບໍລິການອື່ນຜ່ານຈຸດສິ້ນສຸດຈຸດສິ້ນສຸດແມ່ນທີ່ຢູ່ທີ່ຄໍາຮ້ອງຂໍຖືກສົ່ງໄປຫາການຕອບສະຫນອງຈາກຕົວແບບ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການເຊື່ອມໂຍງກັບແອັບພລິເຄຊັນພາຍນອກຫຼືຕົວແທນ AI.

En ໂອລາມາ, ຈຸດສິ້ນສຸດທ້ອງຖິ່ນປົກກະຕິແມ່ນຢູ່ໃນ http://127.0.0.1:11434ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍກັບເຄື່ອງມືອື່ນໆ, ເຊັ່ນ AnythingLLM, ຕາບໃດທີ່ Ollama ກໍາລັງແລ່ນ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການເຮັດວຽກເປັນທີມຫຼືການຕອບສະຫນອງອັດຕະໂນມັດ.

LM Studio ມັນຍັງສາມາດເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ OpenAI API, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງແບບພິເສດແລະປັບແຕ່ງໃນທົ່ວໂຄງການຕ່າງໆ.

ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນຕ້ອງການກໍານົດ ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ກໍາຫນົດເອງ ຫຼືມອບຕົວແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃຫ້ກັບວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຄວາມແຕກຕ່າງຕົ້ນຕໍແມ່ນ:

• ໂອລາມາ ສະເຫນີປະສົບການທີ່ງ່າຍດາຍຫຼາຍແລະໄວ, ມີລະດັບຕ່ໍາຂອງການປັບແຕ່ງຂັ້ນສູງ.
• LM Studio ອະ​ນຸ​ຍາດ​ໃຫ້​ທ່ານ​ເພື່ອ​ສ້າງ​ພື້ນ​ທີ່​ເຮັດ​ວຽກ​ຫຼາຍ​ແລະ​ກໍາ​ນົດ​ຕົວ​ແບບ​ສະ​ເພາະ​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​, ເຮັດ​ໃຫ້​ມັນ​ເຫມາະ​ສົມ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ ທີມງານຫຼາຍວິຊາ ຫຼືໂຄງການທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຮອງຮັບຮາດແວປານກາງ

ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ໃນ a PC ທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຈໍາກັດ, ມັນເປັນກຸນແຈເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດຂອງມັນແລະຫຼຸດຜ່ອນການນໍາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນ. Ollama ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບສໍາລັບມັນ ການໃຊ້ພະລັງງານຕໍ່າ ແລະປະສິດທິພາບທີ່ດີໃນຮາດແວເກົ່າLM Studio, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຄວາມສົມບູນແບບຫຼາຍ, ຍັງມີທາງເລືອກສໍາລັບການປັບຕົວກໍານົດການແລະຫຼີກເວັ້ນການ overloads, ປັບຕົວໄດ້ດີກັບຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມສາມາດຈໍາກັດ.

ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ກັບ ສະຫນັບສະຫນູນດ້ານວິຊາການແລະຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້, ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາ. Ollama ມີຊັບພະຍາກອນທີ່ເປັນທາງການແລະຊຸມຊົນທີ່ຫ້າວຫັນ, ມີວິທີແກ້ໄຂໃນເວທີສົນທະນາເຊັ່ນ Reddit. LM Studio ມີຊຸມຊົນດ້ານວິຊາການທີ່ແບ່ງປັນຄໍາແນະນໍາແລະການແກ້ໄຂສະເພາະກັບຮູບແບບແລະການຕັ້ງຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ອັນໃດທີ່ຈະເລືອກສໍາລັບ PC ເລັກນ້ອຍ?

ດັ່ງນັ້ນ, ໃນນີ້ LM Studio vs Ollama dilemma, ຊຶ່ງເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດ? ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາ ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້, ການບໍລິໂພກພະລັງງານຕ່ໍາແລະການຕິດຕັ້ງໄວOllama ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ແນະນໍາທີ່ສຸດ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດທົດສອບແບບຈໍາລອງ LLM ໂດຍບໍ່ມີຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍແລະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທັນທີ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ ຮູບແບບເພີ່ມເຕີມ, ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເຊື່ອມໂຍງຫຼາຍຂຶ້ນ, LM Studio ຈະສະເຫນີໃຫ້ທ່ານມີສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສົມບູນຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອປັບແຕ່ງແລະຂະຫຍາຍ.

ທາງເລືອກຈະຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງທ່ານ: ໂອລາມາ ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ມັນເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີອາການແຊກຊ້ອນ, ແລະ LM Studio ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການ delve ເລິກເຂົ້າໄປໃນການຂຸດຄົ້ນແລະການປັບແຕ່ງຮູບແບບພາສາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໂດຍຫລັກການແລ້ວ, ທ່ານຄວນພະຍາຍາມທັງສອງທີມຂອງທ່ານເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມມັກຂອງທ່ານທີ່ດີທີ່ສຸດ, ນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງແຕ່ລະຄົນສໍາລັບແຕ່ລະໂຄງການ.