Die besten lokales LLM-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte lokales LLM-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

lokales LLM

  • Ein Open-Source-CLI-Tool, das Benutzereingaben mit Ollama LLMs für lokale KI-Agenten-Workflows echoert und verarbeitet.
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    Was ist echoOLlama?
    echoOLlama nutzt das Ollama-Ökosystem, um ein minimales Agenten-Framework bereitzustellen: Es liest Benutzereingaben vom Terminal, sendet sie an ein konfiguriertes lokales LLM und streamt die Antworten in Echtzeit zurück. Benutzer können Sequenzen von Interaktionen skripten, Prompts verketten und mit Prompt-Engineering experimentieren, ohne den zugrunde liegenden Model-Code zu ändern. Dies macht echoOLlama ideal zum Testen von Gesprächsmustern, zum Aufbau einfacher kommandogetriebener Werkzeuge und zur Handhabung iterativer Agentenaufgaben bei gleichzeitiger Wahrung der Datensicherheit.
    echoOLlama Hauptfunktionen
    • Kommandozeilenbasiertes Prompt-Echoing
    • Streaming von LLM-Antworten
    • Verketten von Mehrschritte-Interaktionen
    • Integration des lokalen Modells via Ollama
  • Ollama Bot ist ein Discord-Chat-Bot, der lokale Ollama LLM-Modelle verwendet, um Echtzeit-Konversationsantworten mit Privatsphäre zu generieren.
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    Was ist Ollama Bot?
    Ollama Bot ist ein auf Node.js basierter KI-Agent, der auf Discord-Servern läuft und die Ollama CLI sowie lokale LLM-Modelle nutzt, um Konversationsantworten zu generieren. Es schafft einen persistenten Chat-Kontext, sodass Nutzer den Thema über mehrere Nachrichten hinweg beibehalten können. Administratoren können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen festlegen, Modelleinstellungen vornehmen und Befehle auf bestimmte Rollen beschränken. Der Bot unterstützt mehrere LLM-Modelle, verwaltet automatisch Warteschlangen für hohe Durchsatzraten und protokolliert Interaktionen für Prüfzwecke. Die Installation umfasst das Klonen des Repositories, das Installieren der Abhängigkeiten via npm und die Konfiguration von Umgebungsvariablen wie Discord-Token und Ollama-Einstellungen. Nach der Bereitstellung hört der Bot auf Slash-Befehle, leitet Anfragen an das Ollama-Modell weiter und veröffentlicht generierte Antworten direkt in Discord-Kanälen.
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