Lokalne hostowanie LLM: Kompletny przewodnik 2026 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio i inne

Zdominuj lokalne wdrażanie LLM za pomocą 12+ porównanych narzędzi

Page content

Localne wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszego opóźnienia i większego kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Obecnie rynek oferuje wiele zaawansowanych narzędzi do lokalnego działania LLM, każde z nich ma swoje unikalne zalety i kompromisy.

7 llamas To piękne zdjęcie zostało wygenerowane przez model AI Flux 1 dev.

Przed tym, gdy usługi oparte o chmurę zdominowały rynek, pomysł działania zaawansowanych modeli językowych na lokalnym sprzęcie wydawał się nierealny. Dziś, dzięki postępom w kwantyzacji modeli, wydajnych silnikach wnioskowania i dostępnych sprzęcie GPU, lokalne wdrażanie LLM nie jest tylko możliwe, ale często wskazane w wielu przypadkach użycia.

Główne zalety lokalnego wdrażania: prywatność i bezpieczeństwo danych, przewidywalne koszty bez opłat za token API, niskie opóźnienia w odpowiedziach, pełna kontrola nad dostosowaniem, możliwość działania offline oraz zgodność z wymaganiami regulacyjnymi dla wrażliwych danych.

TL;DR

Narzędzie Najlepsze do Dojrzałość API Wywoływanie narzędzi GUI Formaty plików Obsługa GPU Open Source
Ollama Programiści, integracja API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
LocalAI AI multimodalne, elastyczność ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ✅ Pełne Interfejs sieci web GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
Jan Prywatność, prostota ⭐⭐⭐ Beta ❌ Ograniczone ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak
LM Studio Użytkownicy początkujący, niski poziom sprzętu ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Eksperymentalne ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Nie
vLLM Produkcja, wysoka przepustowość ⭐⭐⭐⭐⭐ Produkcja ✅ Pełne ❌ Tylko API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Tak
Docker Model Runner Przepływy kontenerów ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Ograniczone Docker Desktop GGUF (w zależności) NVIDIA, AMD Częściowo
Lemonade Sprzęt AMD NPU ⭐⭐⭐ Rozwój ✅ Pełne (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Tak
Msty Zarządzanie wieloma modelami ⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Poprzez backendy ✅ Desktop Poprzez backendy Poprzez backendy ❌ Nie
Backyard AI Postacie/roli ⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Nie
Sanctum Prywatność mobilna ⭐⭐⭐ Stabilne ❌ Ograniczone ✅ Mobilny/Desktop Modele zoptymalizowane GPU mobilne ❌ Nie
RecurseChat Użytkownicy terminala ⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Poprzez backendy ❌ Terminal Poprzez backendy Poprzez backendy ✅ Tak
node-llama-cpp Programiści JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stabilne ⚠️ Manualne ❌ Biblioteka GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Tak

Szybkie rekomendacje:

  • Użytkownicy początkujący: LM Studio lub Jan
  • Programiści: Ollama lub node-llama-cpp
  • Produkcja: vLLM
  • Multimodalne: LocalAI
  • Komputery AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Fokus na prywatność: Jan lub Sanctum
  • Zaawansowani użytkownicy: Msty

Ollama

Ollama stał się jednym z najpopularniejszych narzędzi do lokalnego wdrażania LLM, szczególnie wśród programistów, którzy cenią jego interfejs wiersza poleceń i wydajność. Zbudowany na bazie llama.cpp, dostarcza bardzo dobrej przepustowości tokenów na sekundę z inteligentnym zarządzaniem pamięcią i wydajną akceleracją GPU dla GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) i AMD (ROCm).

Główne funkcje: Proste zarządzanie modelami za pomocą poleceń takich jak ollama run llama3.2, API kompatybilne z OpenAI do zamiany usług w chmurze, szeroka biblioteka modeli wspierających Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen i inne, możliwość generowania strukturalnych wyjść oraz tworzenie własnych modeli za pomocą plików Modelfiles.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała, z stabilnymi punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI, w tym /v1/chat/completions, /v1/embeddings i /v1/models. Obsługuje pełne przesyłanie strumieniowe za pomocą Server-Sent Events, API wizualne dla modeli multimodalnych, ale brakuje natywnej obsługi wywoływania funkcji. Rozumienie jak Ollama obsługuje żądania równoległe jest kluczowe dla optymalnego wdrożenia, szczególnie przy obsłudze wielu użytkowników jednocześnie.

Obsługa formatów plików: Głównie format GGUF z wszystkimi poziomami kwantyzacji (Q2_K przez Q8_0). Automatyczna konwersja z modeli Hugging Face dostępna poprzez tworzenie plików Modelfile. Dla efektywnego zarządzania pamięcią, może być konieczne przeniesienie modeli Ollama na inny dysk lub folder.

Obsługa wywoływania narzędzi: Ollama oficjalnie dodał funkcję wywoływania narzędzi, umożliwiającą modelom interakcję z zewnętrznymi funkcjami i API. Implementacja opiera się na strukturalnym podejściu, w którym modele mogą decydować, kiedy wywoływać narzędzia i jak używać zwróconych danych. Wywoływanie narzędzi jest dostępne poprzez API Ollama i działa z modelami specjalnie wytrenowanymi do wywoływania funkcji, takimi jak Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 i Qwen2.5. Jednak do 2024 roku API Ollama nie obsługuje jeszcze przesyłania strumieniowego wywoływania narzędzi ani parametru tool_choice, które są dostępne w API OpenAI. To oznacza, że nie można wymuszyć wywołania konkretnego narzędzia ani otrzymywać odpowiedzi wywołania narzędzia w trybie przesyłania strumieniowego. Choć mimo tych ograniczeń, wywoływanie narzędzi w Ollama jest gotowe do produkcji dla wielu przypadków użycia i dobrze integruje się z ramami takimi jak Spring AI i LangChain. Ta funkcja reprezentuje znaczący postęp w porównaniu do poprzedniego podejścia inżynierii promptów.

Kiedy wybrać: Idealne dla programistów, którzy preferują interfejsy wiersza poleceń i automatyzację, potrzebują niezawodnej integracji API dla aplikacji, cenią przejrzystość open source i chcą efektywnego wykorzystania zasobów. Wspaniałe do budowania aplikacji wymagających płynnego przenoszenia z OpenAI. Dla pełnego odniesienia do poleceń i konfiguracji zobacz cheatsheet Ollama.

LocalAI

LocalAI postrzega się jako kompletny stos AI, który idzie dalej niż tylko generowanie tekstu, wspierając aplikacje multimodalne AI w tym generowanie tekstu, obrazów i dźwięku.

Główne funkcje: Kompletny stos AI w tym LocalAI Core (API tekstu, obrazu, dźwięku, wizji), LocalAGI dla agentów autonomicznych, LocalRecall dla wyszukiwania semantycznego, zdolności do rozproszonego wnioskowania w sieci P2P, oraz ograniczone gramatyki dla wyjść strukturalnych.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała, pełna kompatybilność z OpenAI jako pełna zamiana, wspierająca wszystkie punkty końcowe OpenAI plus dodatkowe funkcje. Wspiera pełne przesyłanie strumieniowe, natywne wywoływanie funkcji poprzez API narzędzi kompatybilnych z OpenAI, generowanie obrazów i przetwarzanie, transkrypcję dźwięku (Whisper), tekst na mowę, konfigowalne ograniczanie przepustowości i wbudowaną autoryzację API kluczem. LocalAI wyróżnia się w zadaniach takich jak konwertowanie zawartości HTML na Markdown za pomocą LLM dzięki swojej wszechstronnej obsłudze API.

Obsługa formatów plików: Najbardziej elastyczna z obsługą formatów GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ i AWQ. Wiele backendów w tym llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama i ExLlama2.

Obsługa wywoływania narzędzi: LocalAI oferuje pełną kompatybilność z API OpenAI w swojej rozszerzonej bibliotece AI. Komponent LocalAGI w szczególności umożliwia agentom autonomicznym z silnymi możliwościami wywoływania narzędzi. Implementacja LocalAI wspiera pełny zestaw API narzędzi OpenAI, w tym definicje narzędzi, schematy parametrów i zarówno pojedyncze jak i równoległe wywołania funkcji. Platforma działa w wielu backendach (llama.cpp, vLLM, Transformers) i utrzymuje kompatybilność z standardem API OpenAI, co ułatwia migrację. LocalAI wspiera zaawansowane funkcje takie jak ograniczone gramatyki dla bardziej niezawodnych wyjść strukturalnych i eksperymentalną obsługę Protokołu Kontekstu Modelu (MCP). Implementacja wywoływania narzędzi jest dojrzała i gotowa do produkcji, a działa szczególnie dobrze z modelami zoptymalizowanymi do wywoływania funkcji, takimi jak Hermes 2 Pro, Functionary i nowsze modele Llama. Podchód LocalAI do wywoływania narzędzi to jedno z jego silnych punktów, oferując elastyczność bez poświęcania kompatybilności.

Kiedy wybrać: Najlepszy dla użytkowników potrzebujących możliwości multimodalnych AI poza tekstem, maksymalnej elastyczności w wyborze modeli, kompatybilności z API OpenAI dla istniejących aplikacji oraz zaawansowanych funkcji takich jak wyszukiwanie semantyczne i agentów autonomicznych. Działa wydajnie nawet bez dedykowanych GPU.

Jan

Jan podejmuje inny kierunek, priorytetyzując prywatność użytkownika i prostotę nad zaawansowanymi funkcjami z 100% offline zaprojektowanym systemem, który nie zawiera żadnych telemetrycznych danych ani zależności od chmury.

Główne funkcje: Znany interfejs konwersacji typu ChatGPT, czysty Model Hub z modelami oznaczonymi jako “szybkie”, “zrównoważone” lub “wysokiej jakości”, zarządzanie konwersacjami z możliwością importu i eksportu, minimalna konfiguracja z funkcjonalnością out-of-box, backend llama.cpp, obsługa formatu GGUF, automatyczne wykrywanie sprzętu i system rozszerzeń dla wtyczek społecznościowych.

Dojrzałość API: Na etapie beta z API kompatybilnym z OpenAI, który eksponuje podstawowe punkty końcowe. Wspiera przesyłanie strumieniowe odpowiedzi i embeddingi za pomocą backendu llama.cpp, ale ma ograniczoną obsługę wywoływania narzędzi i eksperymentalne API wizualne. Nie jest zaprojektowany do scenariuszy wielu użytkowników ani ograniczania przepustowości.

Obsługa formatów plików: Modele GGUF kompatybilne z silnikiem llama.cpp, wspierające wszystkie standardowe poziomy kwantyzacji GGUF z prostym zarządzaniem plikami przez przeciąganie i upuszczanie.

Obsługa wywoływania narzędzi: Jan obecnie ma ograniczoną możliwość wywoływania narzędzi w swoich stabilnych wersjach. Jako prywatny asystent AI skupiający się na prostocie, Jan priorytetyzuje prostotę nad zaawansowanymi funkcjami agentów. Choć podstawowy silnik llama.cpp teoretycznie wspiera wzorce wywoływania narzędzi, implementacja API Jan nie eksponuje pełnych punktów końcowych kompatybilnych z OpenAI. Użytkownicy potrzebujący wywoływania narzędzi musieliby zaimplementować ręczne inżynierii promptów lub poczekać na przyszłe aktualizacje. Mapa rozwoju wskazuje, że poprawki do obsługi narzędzi są planowane, ale obecny nacisk pozostaje na dostarczanie niezawodnego, offline-first doświadczenia konwersacyjnego. Dla aplikacji produkcyjnych wymagających solidnej obsługi funkcji, rozważ LocalAI, Ollama lub vLLM zamiast Jan. Jan jest najlepszy do przypadków użycia AI konwersacyjnego, a nie do złożonych scenariuszy agentów autonomicznych wymagających orchestracji narzędzi.

Kiedy wybrać: Idealny dla użytkowników, którzy priorytetyzują prywatność i działanie offline, chcą prostego doświadczenia bez konfiguracji, preferują interfejs graficzny nad wierszem poleceń, i potrzebują lokalnej alternatywy do ChatGPT dla użytkowania osobistego.

LM Studio

LM Studio zdobył sobie dobrą reputację jako najbardziej dostępne narzędzie do lokalnego wdrażania LLM, szczególnie dla użytkowników bez tła technicznego.

Główne funkcje: Ukończony interfejs graficzny z pięknym intuicyjnym interfejsem, przeglądarka modeli do łatwego wyszukiwania i pobierania z Hugging Face, porównanie wydajności z wizualnymi wskaźnikami prędkości i jakości modelu, natychmiastowy interfejs konwersacji do testowania, przyjazne dla użytkownika suwaki do dostosowywania parametrów, automatyczne wykrywanie i optymalizacja sprzętu, odciążanie Vulkan dla zintegrowanych GPU Intel/AMD, inteligentne zarządzanie pamięcią, bardzo dobre zoptymalizowanie dla Apple Silicon, lokalny serwer API z punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI, i dzielenie modeli do działania większych modeli na GPU i RAM.

Dojrzałość API: Bardzo dojrzała i stabilna z API kompatybilnym z OpenAI. Wspiera pełne przesyłanie strumieniowe, API embeddingi, eksperymentalne wywoływanie funkcji dla kompatybilnych modeli, ograniczoną obsługę multimodalną. Skupia się na scenariuszach jednego użytkownika bez wbudowanej ograniczania przepustowości ani autoryzacji.

Obsługa formatów plików: GGUF (kompatybilny z llama.cpp) i formaty Hugging Face Safetensors. Wbudowany konwerter dla niektórych modeli i może działać na podzielonych modelach GGUF.

Obsługa wywoływania narzędzi: LM Studio zaimplementował eksperymentalną obsługę wywoływania narzędzi w ostatnich wersjach (v0.2.9+), zgodnie z formatem API wywoływania funkcji OpenAI. Ta funkcja umożliwia modelom wytrenowanym na wywoływaniu funkcji (szczególnie Hermes 2 Pro, Llama 3.1 i Functionary) wywoływanie zewnętrznych narzędzi przez lokalny serwer API. Jednak obsługę wywoływania narzędzi w LM Studio należy traktować jako beta-jakość — działa niezawodnie do testowania i rozwoju, ale może napotkać na przypadki graniczne w produkcji. Interfejs graficzny ułatwia definiowanie schematów funkcji i interaktywne testowanie wywołań narzędzi, co jest wartościowe dla prototypowania scenariuszy agentów. Zgodność modeli znacząco się różni, niektóre modele pokazują lepsze zachowanie wywoływania narzędzi niż inne. LM Studio nie wspiera przesyłania strumieniowego wywoływania narzędzi ani zaawansowanych funkcji takich jak równoległe wywołanie funkcji. Dla serioznych rozwoju agentów, użyj LM Studio do lokalnego testowania i prototypowania, a następnie wdrożyć do vLLM lub LocalAI dla niezawodności w produkcji.

Kiedy wybrać: Idealny dla początkujących nowych w lokalnym wdrażaniu LLM, użytkowników preferujących interfejs graficzny nad narzędziami wiersza poleceń, tych, którzy potrzebują dobrej wydajności na sprzęcie o niskim poziomie (szczególnie zintegrowanych GPU), oraz każdego, kto chce profesjonalnego doświadczenia użytkownika. Na maszynach bez dedykowanych GPU, LM Studio często przewyższa Ollama dzięki możliwościom odciążania Vulkan. Wiele użytkowników poprawia swoje doświadczenie z LM Studio za pomocą otwartych interfejsów graficznych do lokalnych instancji Ollama, które również działają z API kompatybilnym z OpenAI LM Studio.

vLLM

vLLM zostało opracowane specjalnie dla wysokiej wydajności, produkcyjnego wnioskowania LLM z innowacyjną technologią PagedAttention, która zmniejsza fragmentację pamięci o 50% lub więcej i zwiększa przepustowość o 2-4 razy dla żądań równoległych.

Główne funkcje: PagedAttention do zoptymalizowanego zarządzania pamięcią, ciągłe grupowanie do wydajnego przetwarzania wielu żądań, wnioskowanie rozproszone z równoległością tensorów na wielu GPU, obsługę przesyłania strumieniowego token po tokenie, zoptymalizowaną przepustowość do obsługi wielu użytkowników, wsparcie dla popularnych architektur (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modeli wizualno-językowych (LLaVA, Qwen-VL), API kompatybilne z OpenAI, wsparcie Kubernetes dla orkiestracji kontenerów i wbudowane metryki do śledzenia wydajności.

Dojrzałość API: Gotowe do produkcji z bardzo dojrzałym API kompatybilnym z OpenAI. Pełna obsługa przesyłania strumieniowego, embeddingi, wywoływanie funkcji z możliwością równoległego wywoływania, wsparcie dla modeli wizualno-językowych, produkcyjne ograniczanie przepustowości i autoryzacja oparta na tokenach. Zoptymalizowane dla wysokiej przepustowości i żądań grupowych.

Obsługa formatów plików: PyTorch i Safetensors (główne), GPTQ i AWQ kwantyzacja, natywne wsparcie dla Hugging Face model hub. Nie wspiera natywnie GGUF (wymaga konwersji).

Obsługa wywoływania narzędzi: vLLM oferuje produkcyjną, pełnoprawną obsługę wywoływania narzędzi, która jest 100% kompatybilna z API wywoływania funkcji OpenAI. Implementuje pełny zestaw specyfikacji w tym równoległe wywołania funkcji (gdzie modele mogą wywoływać wiele narzędzi jednocześnie), parametr tool_choice do kontroli wyboru narzędzi i wsparcie przesyłania strumieniowego dla wywołań narzędzi. Mechanizm PagedAttention vLLM utrzymuje wysoką przepustowość nawet podczas złożonych sekwencji wielokrotnego wywoływania narzędzi, czyniąc go idealnym dla systemów agentów autonomicznych obsługujących wielu użytkowników równolegle. Implementacja działa świetnie z modelami zoptymalizowanymi do wywoływania funkcji, takimi jak Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large i Hermes 2 Pro. vLLM obsługuje wywoływanie narzędzi na poziomie API z automatyczną walidacją schematu JSON dla parametrów funkcji, zmniejszając błędy i poprawiając niezawodność. Dla wdrożeń produkcyjnych wymagających orkiestracji narzędzi na poziomie przedsiębiorstwa, vLLM jest standardem, oferując zarówno najwyższą wydajność, jak i pełny zestaw funkcji wśród rozwiązań lokalnego hostowania LLM.

Kiedy wybrać: Najlepszy do wydajności i niezawodności w produkcji, obsługi dużej liczby żądań równoległych, możliwości wdrażania na wielu GPU i serwowania dużych modeli LLM w skali przedsiębiorstwa. Kiedy porównujemy specyfikacje GPU NVIDIA dla odpowiedniego użycia w AI, wymagania vLLM korzystają z nowoczesnych GPU (A100, H100, RTX 4090) z dużą pojemnością VRAM dla optymalnej wydajności. vLLM również wyróżnia się w uzyskiwaniu strukturalnych wyjść od LLM dzięki swojej natywnej obsłudze wywoływania narzędzi.

Docker Model Runner

Docker Model Runner to nowe wprowadzenie Dockera do lokalnego wdrażania LLM, wykorzystujące siły konteneryzacji Dockera z natywną integracją, wsparciem Docker Compose dla łatwego wdrażania wielu kontenerów, uproszczonym zarządzaniem objętości dla przechowywania i cacheowania modeli, oraz odkrywaniem usług w kontenerach.

Główne funkcje: Gotowe kontenery z gotowymi obrazami modeli, drobna alokacja zasobów CPU i GPU, zmniejszona złożoność konfiguracji i zarządzanie GUI przez Docker Desktop.

Dojrzałość API: Na etapie alfa/beta z ewoluującymi API. Interfejsy kontenerowe z podstawowym silnikiem decydującym o konkretnych możliwościach (zwykle opartych na GGUF/Ollama).

Obsługa formatów plików: Modele pakowane w kontenerach z formatem zależnym od podstawowego silnika (zwykle GGUF). Standardy nadal ewoluują.

Obsługa wywoływania narzędzi: Możliwości wywoływania narzędzi Docker Model Runner są dziedziczone z jego podstawowego silnika wnioskowania (zwykle Ollama). Ostatnia praktyczna ocena przez Docker wykazała istotne wyzwania związane z lokalnym wywoływaniem narzędzi modeli, w tym nadmierną aktywację (modele wywołują narzędzia niepotrzebnie), nieprawidłowy wybór narzędzi i trudności w prawidłowym obsłudze odpowiedzi narzędzi. Choć Docker Model Runner obsługuje wywoływanie narzędzi przez swój API kompatybilny z OpenAI, gdy używane są odpowiednie modele, niezawodność znacząco zależy od konkretnego modelu i konfiguracji. Warstwa konteneryzacyjna nie dodaje funkcji wywoływania narzędzi — po prostu dostarcza standardowy wrapper wdrażania. Dla systemów agentów produkcyjnych wymagających solidnej obsługi narzędzi, bardziej skuteczne będzie konteneryzowanie vLLM lub LocalAI bezpośrednio niż korzystanie z Model Runner. Siła Docker Model Runner leży w uproszczeniu wdrażania i zarządzaniu zasobami, a nie w zwiększeniu możliwości AI. Doświadczenie wywoływania narzędzi będzie tak dobre, jak obsługa modelu i silnika.

Kiedy wybrać: Idealny dla użytkowników, którzy już intensywnie korzystają z Docker w swoich przepływach pracy, potrzebują płynnej orkiestracji kontenerów, cenią ekosystem i narzędzia Dockera, oraz chcą uproszczonych przepływów wdrażania. Dla szczegółowej analizy różnic zobacz porównanie Docker Model Runner vs Ollama, które bada, kiedy wybrać każde rozwiązanie dla konkretnego przypadku użycia.

Lemonade

Lemonade reprezentuje nowe podejście do lokalnego hostowania LLM, specjalnie zoptymalizowane dla sprzętu AMD z przyspieszeniem NPU (Neural Processing Unit) wykorzystującym możliwości AMD Ryzen AI.

Główne funkcje: Przyspieszenie NPU dla efektywnego wnioskowania na procesorach Ryzen AI, hybrydowe działanie łączące NPU, iGPU i CPU dla optymalnej wydajności, pierwszorzędna integracja Protokołu Kontekstu Modelu (MCP) dla wywoływania narzędzi, standardowy API kompatybilny z OpenAI, lekki projekt z minimalnym nadmiarem zasobów, wsparcie dla agentów autonomicznych z możliwościami dostępu do narzędzi, wiele interfejsów w tym interfejs sieci web, CLI i SDK, oraz optymalizacje sprzętowe dla AMD Ryzen AI (7040/8040 serii lub nowsze).

Dojrzałość API: Rozwojowa, ale szybko poprawiająca się z punktami końcowymi kompatybilnymi z OpenAI i nowoczesnym wsparciem wywoływania narzędzi opartym na MCP. Język niezależny interfejs upraszcza integrację w różnych językach programowania.

Obsługa formatów plików: GGUF (główne) i ONNX z optymalizowanymi formatami NPU. Wspiera typowe poziomy kwantyzacji (Q4, Q5, Q8).

Obsługa wywoływania narzędzi: Lemonade oferuje nowoczesne wywoływanie narzędzi poprzez pierwszorzędne wsparcie Protokołu Kontekstu Modelu (MCP), reprezentując znaczący rozwój poza tradycyjnym stylem wywoływania funkcji OpenAI. MCP to otwarty standard zaprojektowany przez Anthropic dla bardziej naturalnej i kontekstowej integracji narzędzi, pozwalający LLM lepiej rozumieć dostępne narzędzia i ich cele w trakcie rozmów. Implementacja MCP Lemonade umożliwia interakcje z różnorodnymi narzędziami, w tym wyszukiwaniem w sieci, operacjami systemu plików, systemami pamięci i integracjami niestandardowymi — wszystko z przyspieszeniem NPU dla efektywności. Podchód MCP oferuje zalety w porównaniu do tradycyjnego wywoływania funkcji: lepsze odkrywanie narzędzi, poprawne zarządzanie kontekstem w wielokrotnych rozmowach i standardowe definicje narzędzi działające na różnych modelach. Choć MCP nadal się rozwija (przyjęte przez Claude, teraz rozprzestrzeniające się na lokalne wdrożenia), wczesna implementacja Lemonade ustawia ją jako lidera dla nowoczesnych systemów agentów. Najlepszy do użytkowania na sprzęcie AMD Ryzen AI, gdzie przekazywanie obciążenia NPU zapewnia zyski wydajności 2-3 razy lepsze w przypadkach przetwarzania agentów intensywnie korzystających z narzędzi.

Kiedy wybrać: Idealny dla użytkowników z sprzętem AMD Ryzen AI, tych budujących agentów autonomicznych, każdego, kto potrzebuje wydajnego przyspieszenia NPU, i programistów chętnych do wsparcia MCP. Może osiągnąć 2-3 razy lepsze wyniki tokenów/wat w porównaniu do wnioskowania tylko na procesorze CPU na systemach AMD Ryzen AI.

Msty

Msty skupia się na płynnym zarządzaniu wieloma dostawcami i modelami LLM z jednolitym interfejsem dla wielu backendów współpracującymi z Ollama, OpenAI, Anthropic i innymi.

Główne funkcje: Architektura niezależna od dostawcy, szybkie przełączanie modeli, zaawansowane zarządzanie konwersacjami z rozgałęzieniem i rozwijaniem, wbudowana biblioteka promptów, możliwość mieszania lokalnych i chmurowych modeli w jednym interfejsie, porównywanie odpowiedzi z wielu modeli obok siebie i wsparcie wieloplatformowe dla Windows, macOS i Linux.

Dojrzałość API: Stabilna dla połączenia z istniejącymi instalacjami. Nie wymaga osobnego serwera, ponieważ rozszerza funkcjonalność innych narzędzi takich jak Ollama i LocalAI.

Obsługa formatów plików: Zależy od połączonych backendów (zwykle GGUF przez Ollama/LocalAI).

Obsługa wywoływania narzędzi: Możliwości wywoływania narzędzi Msty są dziedziczone z połączonych backendów. Połączenie z Ollama daje ograniczenia (brak natywnego wywoływania narzędzi). Gdy używane są backendy LocalAI lub OpenAI, uzyskuje się pełne funkcje wywoływania narzędzi. Msty sam w sobie nie dodaje funkcji wywoływania narzędzi, ale działa jako jednolity interfejs dla wielu dostawców. To może być faktycznie korzystne — można testować ten sam scenariusz agenta na różnych backendach (lokalnym Ollama vs LocalAI vs chmurowym OpenAI), aby porównać wydajność i niezawodność. Funkcje zarządzania konwersacjami Msty są szczególnie przydatne do debugowania złożonych sekwencji wywoływania narzędzi, ponieważ można rozgałęzić konwersacje w punktach decyzyjnych i porównać, jak różne modele radzą sobie z tymi samymi wywołaniami narzędzi. Dla programistów budujących systemy agentów z wieloma modelami, Msty oferuje wygodny sposób oceny, który backend oferuje najlepsze funkcje wywoływania narzędzi dla konkretnych przypadków użycia.

Kiedy wybrać: Idealny dla zaawansowanych użytkowników zarządzających wieloma modelami, tych porównujących wyjścia modeli, użytkowników z złożonymi przepływami konwersacji i konfiguracjami hybrydowymi lokalnych/chmurowych. Nie jest samodzielny serwer, ale raczej zaawansowany interfejs前端 dla istniejących wdrożeń LLM.

Backyard AI

Backyard AI specjalizuje się w konwersacjach opartych na postaciach i scenariuszach roleplay z szczegółowym tworzeniem postaci, definiowaniem osobowości, przełączaniem się między wieloma postaciami, długoterminową pamięcią konwersacji i lokalną pierwszorzędową przetwarzaniem zorientowaną na prywatność.

Główne funkcje: Tworzenie postaci z szczegółowymi profilami AI osobowości, wielu postaciowych postaci, system pamięci dla długoterminowych konwersacji, przyjazny interfejs dostępny dla użytkowników bez tła technicznego, oparty na llama.cpp z wsparciem dla modeli GGUF, dostępność na wielu platformach (Windows, macOS, Linux).

Dojrzałość API: Stabilna dla użycia w interfejsie graficznym, ale ograniczony dostęp API. Skupia się głównie na doświadczeniu użytkownika graficznym, a nie na integracji programowej.

Obsługa formatów plików: Modele GGUF z wsparciem dla większości popularnych modeli chatu.

Obsługa wywoływania narzędzi: Backyard AI nie oferuje możliwości wywoływania narzędzi ani wywoływania funkcji. Jest specjalnie zaprojektowany do konwersacji opartych na postaciach i scenariuszach roleplay, gdzie integracja narzędzi nie jest istotna. Aplikacja skupia się na utrzymaniu spójności postaci, zarządzaniu długoterminową pamięcią i tworzeniu zanurzających doświadczeń konwersacyjnych, a nie na wykonywaniu funkcji ani interakcji z zewnętrznymi systemami. Dla użytkowników szukających interakcji AI opartych na postaciach, brak możliwości wywoływania narzędzi nie jest ograniczeniem — pozwala systemowi optymalnie skupić się na naturalnej rozmowie. Jeśli potrzebujesz AI postaci, które mogą również używać narzędzi (takie jak asystent roleplay, który może sprawdzić rzeczywisty pogodę lub wyszukiwać informacje), musisz użyć innej platformy, takiej jak LocalAI lub stworzyć niestandardowe rozwiązanie łączące karty postaci z modelami zdolnymi do wywoływania narzędzi.

Kiedy wybrać: Najlepszy do pisania kreatywnego i roleplay, aplikacji opartych na postaciach, użytkowników szukających personalizowanych postaci AI, i przypadków użycia gier i rozrywki. Nie jest zaprojektowany do ogólnego celu rozwoju ani integracji API.

Sanctum

Sanctum AI podkreśla prywatność z offline-first aplikacjami mobilnymi i desktopowymi z prawdziwym działaniem offline bez konieczności internetu, szyfrowaniem end-to-end do synchronizacji konwersacji, lokalnym przetwarzaniem z wszystkim wnioskowaniem odbywającym się lokalnie, oraz zaszyfrowaną synchronizacją międzyplatformową.

Główne funkcje: Obsługa mobilna dla iOS i Android (rzadka w przestrzeni LLM), agresywne zoptymalizowanie modeli dla urządzeń mobilnych, opcjonalna zaszyfrowana synchronizacja w chmurze, wsparcie dzielenia się z rodziną, zoptymalizowane mniejsze modele (1B-7B parametrów), niestandardowa kwantyzacja dla urządzeń mobilnych i wstępnie pakowane pakiety modeli.

Dojrzałość API: Stabilna dla zintended use mobile, ale ograniczony dostęp API. Projektowany do aplikacji użytkownika końcowego, a nie do integracji deweloperskiej.

Obsługa formatów plików: Zoptymalizowane mniejsze formaty modeli z niestandardową kwantyzacją dla platform mobilnych.

Obsługa wywoływania narzędzi: Sanctum nie obsługuje możliwości wywoływania narzędzi ani wywoływania funkcji w swojej obecnej implementacji. Jako aplikacja pierwszorzędna mobilna skupiająca się na prywatności i działaniu offline, Sanctum priorytetyzuje prostotę i efektywność zasobów nad zaawansowanymi funkcjami takimi jak przepływy agentów. Mniejsze modele (1B-7B parametrów), które działa, są ogólnie nie odpowiednie do niezawodnego wywoływania narzędzi nawet jeśli infrastruktura to wspiera. Wartość Sanctum to dostarczanie prywatnych, lokalnych rozmów AI do codziennego użytku — czytanie e-maili, tworzenie wiadomości, odpowiadanie na pytania — a nie złożonych zadań autonomicznych. Dla użytkowników mobilnych, którzy potrzebują możliwości wywoływania narzędzi, architektoniczne ograniczenia sprzętu mobilnego czynią to nierzeczywistym oczekiwaniem. Rozwiązania oparte o chmurę lub aplikacje desktopowe z większymi modelami są konieczne do przepływów agentów wymagających integracji narzędzi.

Kiedy wybrać: Idealny do lokalnego dostępu do LLM na urządzeniach mobilnych, użytkowników dbających o prywatność, scenariuszy wielu urządzeniach i pomocy AI w trakcie podróży. Ograniczony do mniejszych modeli ze względu na ograniczenia sprzętu mobilnego i mniej odpowiedni do złożonych zadań wymagających większych modeli.

RecurseChat

RecurseChat to interfejs chatowy oparty na terminalu dla deweloperów, którzy spędzają czas w wierszu poleceń, oferujący interakcję klawiszową z kluczami Vi/Emacs.

Główne funkcje: Natywne działanie w terminalu, wsparcie wielu backendów (Ollama, OpenAI, Anthropic), podświetlanie składni dla bloków kodu, zarządzanie sesjami do zapisywania i przywracania konwersacji, skryptowalne polecenia CLI do automatyzacji, napisane w Rust dla szybkiego i wydajnego działania, minimalne zależności, działające przez SSH i przyjazne dla tmux/screen.

Dojrzałość API: Stabilna, korzystająca z istniejących backendów API (Ollama, OpenAI itp.) zamiast dostarczania własnego serwera.

Obsługa formatów plików: Zależy od używanego backendu (zwykle GGUF przez Ollama).

Obsługa wywoływania narzędzi: Obsługa wywoływania narzędzi RecurseChat zależy od tego, do którego backendu się połączysz. Z backendami Ollama dziedziczy ograniczenia Ollama. Z backendami OpenAI lub Anthropic uzyskujesz pełne możliwości wywoływania funkcji. RecurseChat sam w sobie nie implementuje wywoływania narzędzi, ale dostarcza interfejs terminalowy, który ułatwia debugowanie i testowanie przepływów agentów. Podświetlanie składni dla JSON ułatwia inspekcję parametrów wywołania funkcji i odpowiedzi. Dla deweloperów budujących systemy agentów w wierszu poleceń lub testowanie wywoływania narzędzi w zdalnych środowiskach przez SSH, RecurseChat oferuje lekki interfejs bez nadmiaru GUI. Jego skryptowalna natura umożliwia również automatyzację scenariuszy testowania agentów przez skrypty shell, co czyni go wartościowym dla potoków CI/CD, które muszą walidować zachowanie wywoływania narzędzi na różnych modelach i backendach.

Kiedy wybrać: Idealny dla deweloperów preferujących interfejsy terminalowe, dostępu do serwerów zdalnych przez SSH, potrzeb do skryptowania i automatyzacji oraz integracji z przepływami terminala. Nie jest samodzielny serwer, ale zaawansowany klient terminalowy.

node-llama-cpp

node-llama-cpp przynosi llama.cpp do ekosystemu Node.js z natywnymi wiązkami Node.js dostarczającą bezpośredniego integracji z llama.cpp i pełnym wsparciem TypeScript z kompletnymi definicjami typów.

Główne funkcje: Generowanie strumieniowe token po tokenie, generowanie embeddingów tekstu, programowe zarządzanie modelem do pobierania i zarządzania modelami, wbudowane obsługa szablonów chatu, natywne wiązki dostarczające prawie natywnej wydajności llama.cpp w środowisku Node.js, zaprojektowane do budowania aplikacji Node.js/JavaScript z LLM, aplikacji Electron z lokalnym AI, usług backendowych i funkcji bezserwerowych z pakowanymi modelami.

Dojrzałość API: Stabilna i dojrzała z komprehensywnymi definicjami TypeScript i dobrze udokumentowanym API dla programistów JavaScript.

Obsługa formatów plików: Format GGUF przez llama.cpp z wsparciem dla wszystkich standardowych poziomów kwantyzacji.

Obsługa wywoływania narzędzi: node-llama-cpp wymaga ręcznej implementacji wywoływania narzędzi przez inżynierię promptów i analizę wyjść. Oto różnica od rozwiązań opartych na API z natywnym wywoływaniem funkcji, musisz obsłużyć cały przepływ pracy wywoływania narzędzi w swoim kodzie JavaScript: definiowanie schematów narzędzi, wstrzykiwanie ich do promptów, analizowanie odpowiedzi modelu na wywołania funkcji, wykonywanie narzędzi i przekazywanie wyników z powrotem do modelu. Choć to daje pełną kontrolę i elastyczność, to znacznie więcej pracy niż korzystanie z wbudowanej obsługi vLLM lub LocalAI. node-llama-cpp jest najlepszy dla deweloperów, którzy chcą budować niestandardową logikę agenta w JavaScript i potrzebują szczegółowej kontroli nad przepływem wywoływania narzędzi. Wsparcie TypeScript ułatwia definiowanie interfejsów typu bezpiecznego narzędzi. Rozważ jego użycie z bibliotekami takimi jak LangChain.js, aby zautomatyzować boilerplate wywoływania narzędzi, jednocześnie zachowując korzyści z lokalnego wnioskowania.

Kiedy wybrać: Idealny dla deweloperów JavaScript/TypeScript, aplikacji desktopowych Electron, usług backendowych Node.js i szybkiego prototypowania. Dostarcza kontrolę programową zamiast samodzielnej serwery.

Wnioski

Wybór odpowiedniego narzędzia do lokalnego wdrażania LLM zależy od konkretnych wymagań:

Główne rekomendacje:

  • Początkujący użytkownicy: Zaczynaj od LM Studio dzięki wspaniałemu interfejsowi i łatwości użycia, lub Jan dla prywatności i prostoty
  • Programiści: Wybierz Ollama dla integracji API i elastyczności, lub node-llama-cpp dla projektów w JavaScript/Node.js
  • Enthusiastów prywatności: Użyj Jan lub Sanctum dla offline doświadczenia z opcjonalną obsługą mobilną
  • Wymagania multimodalne: Wybierz LocalAI dla pełnego zakresu możliwości AI poza tekstem
  • Wdrożenia produkcyjne: Wdrażaj vLLM dla wysokiej wydajności z funkcjami dla przedsiębiorstw
  • Pracy z kontenerami: Rozważ Docker Model Runner dla integracji z ekosystemem
  • Sprzęt AMD Ryzen AI: Lemonade wykorzystuje NPU/iGPU dla wspaniałej wydajności
  • Zaawansowani użytkownicy: Msty do zarządzania wieloma modelami i dostawcami
  • Pisanie kreatywne: Backyard AI do rozmów opartych na postaciach
  • Użytkownicy terminala: RecurseChat do prac z wiersza poleceń
  • Autonomiczne agenty: vLLM lub Lemonade dla solidnej obsługi funkcji i MCP

Główne czynniki decyzyjne: dojrzałość API (vLLM, Ollama i LM Studio oferują najbardziej stabilne API), wywoływanie narzędzi (vLLM i Lemonade oferują najlepsze w klasie wywoływanie funkcji), obsługa formatów plików (LocalAI obsługuje najszerszy zakres), optymalizacja sprzętu (LM Studio wyróżnia się na GPUch integracyjnych, Lemonade na NPUs AMD), oraz różnorodność modeli (Ollama i LocalAI oferują najszerszy wybór modeli).

Ekosystem lokalnych LLM nadal szybko dojrzewa, a rok 2025 przynosi znaczące postępy w standardyzacji API (kompatybilność z OpenAI we wszystkich głównych narzędziach), wywoływanie narzędzi (przyjęcie protokołu MCP umożliwiającego autonomiczne agenty), elastyczność formatów (lepsze narzędzia konwersji i metody kwantyzacji), obsługa sprzętu (przyspieszenie NPU, poprawiona wykorzystanie GPUch integracyjnych) oraz aplikacje specjalistyczne (mobilne, terminalowe, interfejsy oparte na postaciach).

Nie ważne, czy martwisz się o prywatność danych, chcesz zmniejszyć koszty API, potrzebujesz możliwości offline, czy wymagasz wydajności produkcyjnej – lokalne wdrażanie LLM nigdy nie było bardziej dostępne ani bardziej funkcjonalne. Narzędzia omawiane w tym przewodniku reprezentują najnowsze osiągnięcia wdrażania lokalnych modeli AI, każde rozwiązując konkretne problemy dla różnych grup użytkowników.

Przydatne linki

Zewnętrzne odniesienia