local.ai

Lokaler KI-Spielplatz: Ihr Tor zum Offline-KI-Experimentieren

Was ist Local AI Playground?

Local AI Playground, betrieben von local.ai, ist eine kostenlose und Open-Source-basierte Native-Anwendung, die entwickelt wurde, um den Prozess des Experimentierens mit KI-Modellen lokal zu vereinfachen, auch ohne GPU. Sie ermöglicht es Ihnen, KI-Inferenz offline und privat durchzuführen und bietet sowohl Anfängern als auch fortgeschrittenen Benutzern eine optimierte Erfahrung.

Wie funktioniert local.ai?

Local.ai vereinfacht das KI-Modellmanagement, die Verifizierung und die Inferenz durch seine benutzerfreundliche Oberfläche und das effiziente Rust-Backend. Hier ist eine Aufschlüsselung seiner wichtigsten Funktionen und Funktionalitäten:

Hauptmerkmale:

• CPU-Inferenz: Passt sich an die verfügbaren Threads an und unterstützt GGML-Quantisierung (q4, 5.1, 8, f16) für effiziente CPU-basierte KI-Inferenz.
• Modellmanagement: Zentraler Ort für die Verfolgung von KI-Modellen mit Funktionen wie fortsetzbarem, gleichzeitigem Downloader, nutzungsbasierter Sortierung und verzeichnisagnostischer Einrichtung.
• Digest-Verifizierung: Stellt die Modellintegrität mit BLAKE3- und SHA256-Digest-Berechnung, Known-Good-Model-API und Lizenz-/Nutzungs-Chips sicher.
• Inferenzserver: Startet einen lokalen Streaming-Server für KI-Inferenz mit nur zwei Klicks und bietet eine schnelle Inferenz-UI und schreibt Ausgaben in .mdx-Dateien.

Verfügbare Funktionen:

• Streaming-Server
• Schnelle Inferenz-UI
• Schreibt in .mdx
• Inferenzparameter
• Remote-Vokabular
• Digest-Berechnung
• Known-Good-Model-API
• Lizenz- und Nutzungs-Chips
• BLAKE3-Schnellprüfung
• Modellinfokarte

Kommende Funktionen:

• GPU-Inferenz
• Parallele Sitzung
• Verschachteltes Verzeichnis
• Benutzerdefinierte Sortierung und Suche
• Model Explorer
• Modellsuche
• Modellempfehlung
• Server Manager
• /audio
• /image

Wie man local.ai benutzt:

1. Herunterladen und Installieren: Laden Sie die passende Version für Ihr Betriebssystem herunter (.MSI, .EXE, M1/M2, Intel, AppImage, .deb).
2. Modellmanagement: Wählen Sie ein Verzeichnis aus, um Ihre KI-Modelle zu verfolgen. Die App bietet Funktionen wie fortsetzbare Downloads und nutzungsbasierte Sortierung.
3. Inferenzserver: Laden Sie ein Modell und starten Sie den Server mit nur zwei Klicks, um mit der KI-Inferenz zu beginnen.

Warum ist local.ai wichtig?

• Privatsphäre: Führen Sie KI-Modelle offline und privat aus.
• Zugänglichkeit: Keine GPU erforderlich, wodurch KI-Experimente für mehr Benutzer zugänglich werden.
• Effizienz: Das Rust-Backend sorgt für Speichereffizienz und einen kompakten Footprint.
• Open Source: Kostenlos und Open Source, was Community-Beiträge und Transparenz fördert.

Wo kann ich local.ai verwenden?

Local.ai kann in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden, darunter:

• KI-Entwicklung: Zum Testen und Experimentieren mit KI-Modellen, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.
• Bildungszwecke: Zum Erlernen und Verstehen von KI-Konzepten in einer praktischen Offline-Umgebung.
• Datenschutzsensible Anwendungen: Zum Ausführen von KI-Modellen auf sensiblen Daten, ohne diese an externe Server zu übertragen.

Wie fange ich am besten mit local.ai an?

Laden Sie local.ai herunter und experimentieren Sie dann mit dem WizardLM 7B-Modell oder einem anderen Open-Source-Modell mit nur wenigen Klicks. local.ai bietet einen optimierten Prozess und leistungsstarke Funktionen, mit denen Sie alle Ihre KI-Modelle offline oder online verwalten können.