Anleitung für lokale LLMs: Erste Schritte mit Ollama, LM Studio und mehr
Mit dem wachsenden Interesse an KI-Privatsphäre und Anpassung ist das lokale Ausführen großer Sprachmodelle (LLMs) auf eigener Hardware immer beliebter geworden. Aber für Anfänger kann das Ökosystem von Tools wie Ollama, LM Studio und Open WebUI überwältigend sein. Diese Anleitung erklärt alles, was Sie wissen müssen, um mit lokalen LLMs zu beginnen.
Lokale LLMs verstehen
Lokales Ausführen von LLMs bietet mehrere Vorteile:
- Vollständige Privatsphäre: Ihre Daten verlassen niemals Ihr Gerät
- Keine Abonnementkosten: Verwenden Sie Open-Source-Modelle kostenlos
- Anpassung: Feinabstimmung von Modellen für spezifische Anwendungsfälle
- Offline-Zugang: Arbeiten ohne Internetverbindung
Hardware-Anforderungen
Ihre Hardware bestimmt, welche Modelle Sie effektiv ausführen können:
GPU VRAM-Anforderungen
- 4GB VRAM: Führen Sie Gemma 2B, Phi 3 Mini bei Q8 oder Llama 3 8B/Gemma 9B bei Q4 aus
- 8GB VRAM: Führen Sie Llama 3 8B/Gemma 9B bei Q8 aus
- 16GB VRAM: Führen Sie Gemma 27B/Command R 35B bei Q4 aus
- 24GB VRAM: Führen Sie Gemma 27B bei Q6 oder Llama 3 70B bei Q2 aus
Quantisierungen (Q2, Q4, etc.) komprimieren Modelle für weniger leistungsstarke Hardware. Q8 bietet hohe Qualität mit minimalem Intelligenzverlust, während Q2 nur für große Modelle bei Nicht-Programmieraufgaben geeignet ist.
Beste Tools für Anfänger
LM Studio
LM Studio bietet den einfachsten Einstiegspunkt für Anfänger:
- Benutzerfreundliche GUI-Oberfläche
- Integrierte Modellbibliothek mit Ein-Klick-Downloads
- Automatische Quantisierungsoptionen
- OpenAI-kompatibler API-Server
- Unterstützung für Embedding-Modelle wie Nomic Embed v1.5
Ollama
Ollama bietet einen entwicklerorientierten Ansatz:
- Kommandozeilen-Interface (einfach aber mächtig)
- Großartig für Programmierer und API-Integration
- Exzellente Leistungsoptimierung
- Funktioniert gut mit verschiedenen Front-ends
AnythingLLM
AnythingLLM kombiniert Dokumentenverarbeitung mit lokalen LLMs:
- Integriertes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Dokumentenindexierung und Vektorisierung
- Benutzerfreundliche Oberfläche
- Unterstützung für lokale und Cloud-Modelle
Open WebUI
Ein mächtiges Front-end hauptsächlich für Ollama:
- Reichhaltiger Feature-Satz
- Multi-User-Unterstützung
- Funktioniert über lokale Netzwerke
- Anpassungsoptionen
Schritt-für-Schritt-Setup-Anleitung
Erste Schritte mit LM Studio
- Laden Sie LM Studio von ihrer Website herunter und installieren Sie es
- Durchsuchen Sie die Modellbibliothek und laden Sie ein Modell herunter, das zu Ihrer Hardware passt
- Wählen Sie Ihr bevorzugtes Quantisierungslevel
- Führen Sie das Modell lokal aus und beginnen Sie zu chatten
- Optional: Aktivieren Sie den API-Server für Verbindungen mit anderen Anwendungen
Beliebte Frameworks für lokale LLM-Ausführung
Es gibt mehrere ausgezeichnete Frameworks für die Ausführung von LLMs auf Ihrem lokalen Computer. Hier ist eine Aufschlüsselung der benutzerfreundlichsten Optionen:
1. GPT4All
GPT4All ist eine der anfängerfreundlichsten Optionen für lokale LLM-Ausführung:
- Einfaches Setup: Einfacher Installationsprozess mit benutzerfreundlicher GUI
- GPU-Beschleunigung: Verwendet automatisch CUDA, falls verfügbar
- OpenAI-Integration: Kann Ihren OpenAI-API-Schlüssel für GPT-3.5/4-Zugang verwenden
- Kontextbewusste Antworten: Verbinden Sie lokale Ordner für dokumentenbasierte Abfragen
- API-Server: Aktivieren Sie den API-Server für Integration mit anderen Anwendungen
2. LM Studio
LM Studio bietet mehr Anpassung als GPT4All:
- Reichhaltige Modellbibliothek: Einfacher Zugang zum Download von Modellen von Hugging Face
- Mehrere Modellsitzungen: Führen Sie verschiedene Modelle gleichzeitig aus und vergleichen Sie sie
- Erweiterte Konfiguration: Feinabstimmung von Modellparametern für optimale Leistung
- Lokaler Inferenz-Server: Starten Sie einen API-Server mit einem Klick
- Hohe Leistung: Optimiert für Geschwindigkeit mit GPU-Beschleunigung
3. AnythingLLM
AnythingLLM kombiniert Dokumentenverarbeitung mit lokalen LLMs:
- Integriertes RAG: Integrierte Retrieval-Augmented Generation
- Dokumentenindexierung: Verarbeitet und vektorisiert automatisch Ihren Inhalt
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Sauberes Design für einfache Interaktion
- Flexible Modellunterstützung: Funktioniert mit lokalen und Cloud-Modellen
- Multi-User-Fähigkeit: Unterstützt Teamzusammenarbeit
4. Jan
Jan kombiniert Geschwindigkeit mit eleganter Oberfläche:
- Schnelle Antwortgenerierung: Generiert Antworten mit ~53 Token/Sek
- Schöne UI: Saubere, ChatGPT-ähnliche Oberfläche
- Modellimport: Importieren Sie Modelle von anderen Frameworks
- Erweiterungen: Installieren Sie Erweiterungen zur Funktionserweiterung
- Proprietäre Modellunterstützung: Verwenden Sie Modelle von OpenAI, MistralAI und Groq
5. llama.cpp
Eine mächtige C/C++-Implementierung, die viele LLM-Anwendungen antreibt:
- Hohe Effizienz: In C/C++ für maximale Leistung geschrieben
- Flexible Bereitstellung: Über Kommandozeile oder Web-Interface ausführen
- GPU-Beschleunigung: CUDA-fähige Version für schnellere Antworten installieren
- Tiefe Anpassung: Alle Modellparameter feinabstimmen
- Entwicklerfreundlich: Großartig für Integration in benutzerdefinierte Anwendungen
6. llamafile
Vereinfacht llama.cpp zu einer einzigen ausführbaren Datei:
- Einzeldatei-Executable: Kombiniert llama.cpp mit Cosmopolitan Libc
- Keine Konfiguration nötig: Verwendet automatisch GPU ohne Setup
- Multimodale Unterstützung: Modelle wie LLaVA können Bilder und Text verarbeiten
- Hohe Leistung: Viel schneller als Standard-llama.cpp (bis zu 5x)
- Plattformübergreifend: Funktioniert nahtlos auf Windows, macOS und Linux
7. Ollama
Kommandozeilen-fokussiertes Tool mit breiter Anwendungsunterstützung:
- Terminal-basiert: Einfach über Kommandozeile zu verwenden
- Breite Modellunterstützung: Zugang zu Llama 3, Mistral, Gemma und mehr
- Anwendungsintegration: Viele Anwendungen akzeptieren Ollama-Integration
- Benutzerdefinierte Modellunterstützung: Verwenden Sie heruntergeladene Modelle von anderen Frameworks
- Einfache Befehle: Leicht zu merkende Befehle für Modellverwaltung
Mit unserer Ollama-Anleitung beginnen →
8. NextChat
Perfekt für diejenigen, die proprietäre Modelle lokal verwenden möchten:
- API-Integration: Verwenden Sie GPT-3, GPT-4 und Gemini Pro über API-Schlüssel
- Web-UI verfügbar: Auch als Webanwendung verfügbar
- Ein-Klick-Bereitstellung: Stellen Sie einfach Ihre eigene Web-Instanz bereit
- Lokale Datenspeicherung: Benutzerdaten lokal für Privatsphäre gespeichert
- Anpassungsoptionen: Vollständige Kontrolle über Modellparameter
Dokumentenverarbeitung (RAG) einrichten
Für diejenigen, die mit ihren Dokumenten chatten möchten:
- Wählen Sie eine Lösung mit RAG-Fähigkeiten (AnythingLLM, Jan.io)
- Importieren Sie Ihre Dokumente (PDFs, Word-Dateien, Code-Repositories)
- Das System wird automatisch Ihren Inhalt indizieren und vektorisieren
- Verbinden Sie sich mit Ihrem lokalen LLM oder Cloud-Anbieter
- Beginnen Sie, Fragen zu Ihren Dokumenten zu stellen
Erweiterte Themen
Modellgrößen und Fähigkeiten verstehen
Verschiedene Modellgrößen bieten verschiedene Fähigkeiten:
- Kleine Modelle (2B-8B Parameter): Grundlegende Unterstützung, begrenztes Reasoning
- Mittlere Modelle (8B-30B Parameter): Gutes Reasoning, Programmierfähigkeiten
- Große Modelle (30B+ Parameter): Erweiterte Reasoning, spezialisiertes Wissen
Modelle auf mehreren GPUs ausführen
Für größere Modelle können Sie die Arbeitslast verteilen:
- Verwenden Sie Tensor-Parallelismus, um Modelle auf GPUs aufzuteilen
- Konfigurieren Sie VRAM-Zuteilung für optimale Leistung
- Balancieren Sie zwischen GPU- und CPU-Offloading
Bereit, Ihr lokales LLM zu starten?
Lokale LLMs geben Ihnen Kontrolle, Privatsphäre und Anpassung, die Cloud-Services nicht bieten können. Beginnen Sie mit LM Studio für den einfachsten Einstiegspunkt und erkunden Sie dann andere Optionen, während Sie sich mit der Technologie vertrauter machen.
Ob Sie privat mit KI chatten, sensible Dokumente verarbeiten oder benutzerdefinierte Anwendungen erstellen möchten, lokale LLMs bieten eine mächtige Alternative zu cloud-basierten Lösungen. Die anfängliche Lernkurve lohnt sich für die Freiheit und Fähigkeiten, die Sie gewinnen werden.
