Atlas modeli open source
Loading...
Open Source Model Atlas — Lokalny przewodnik AI

Lokalna sztuczna inteligencja, przejrzyście skatalogowana

Znajdź odpowiedni
otwarty model
do zadania.

Praktyczny przewodnik po wydajnych modelach o otwartych wagach, zawierający kontekst, licencję i uwagi dotyczące sprzętu, których potrzebujesz przed pobraniem.

59 modeliwyselekcjonowane punkty startowe
7 ścieżektekst, kod, wizja i więcej
Lokalnie przede wszystkimuwagi dotyczące sprzętu w zestawie

Krótka lista

Wybierz swój punkt startowy

Szukaj według modelu lub organizacji, a następnie zapisz te, które warto przetestować.

Lepsze pierwsze uruchomienie

Model to tylko połowa decyzji.

Długość kontekstu, kwantyzacja i dostępna pamięć mają równie duże znaczenie, co wynik w benchmarku.

Zacznij od dopasowania

Użyj notatki o sprzęcie jako szybkiego sprawdzenia rzeczywistości, zanim pobierzesz model.

Wybierz licencję, którą rozumiesz

Otwarte wagi nie zawsze oznaczają te same prawa użytkowania. Przeczytaj kartę modelu.

Przetestuj swój prawdziwy prompt

Mały lokalny model, który pasuje do Twojego przepływu pracy, jest lepszy niż duży model, którego nie możesz uruchomić.

Przewodnik terenowy

Uruchamianie modelu lokalnie

1. Wybierz silnik

Ollama to najłatwiejszy punkt startowy. llama.cpp oferuje większą kontrolę, podczas gdy LM Studio zapewnia przyjazny interfejs pulpitu.

2. Zostaw miejsce na kontekst

Wagi to nie cały koszt pamięci. Dłuższe konwersacje wymagają dodatkowego miejsca na pamięć podręczną KV, więc zacznij od krótszego kontekstu.

3. Wypróbuj najpierw Q4

Dobra kwantyzacja 4-bitowa to zazwyczaj złoty środek między jakością a modelem, który faktycznie mieści się na Twoim urządzeniu.

4. Zmierz swój własny przepływ pracy

Szybkość, użycie narzędzi i jakość Twoich promptów są kwestią osobistą. Użyj tego katalogu, aby stworzyć krótką listę, a następnie przetestuj ją lokalnie.

Open Source Model AtlasZawsze weryfikuj warunki modelu u oryginalnego wydawcy.