如果您不熟悉命令行或处理代码

[rakibhasan]

那么在本地运行 AI 模型将非常困难。我希望找到一种解决方案，让那些喜欢图形界面而非基于文本的命令的人更容易理解这个过程。

Open WebUI是一个基于 Ollama 的开源界面。我用它在自己的机器上运行开源 AI 模型，比如 Llama 3。此外，我还可以执行通常在 ChatGPT 中执行的任务，但无需复杂的设置，只需在本地即可。

以下是我使用 Open WebUI 的方法：

编写 App Script 代码：我提示 Open WebUI 生成代码，该代码从 OpenAI 生成嵌入并将其插入 Google 表格中。
将代码复制粘贴到 Google 表格中：我生成 越南电话号码库了代码，将其粘贴到 Google 表格中，然后将其作为函数运行，从而无缝集成到我的工作流程中。
非程序员也可以使用：此工具为那些喜欢使用图形界面而不是命令行的人提供高级 AI 功能。
3. LM Studio：本地 AI 模型的无缝界面
LM Studio 截图
借助 LM Studio，我可以轻松下载和运行 LLaMA 3.2 等模型，并通过直观的界面与它们交互。无需复杂的设置或编码技能 - 只需下载模型，即可开始使用。

以下是我使用 LM Studio 的方法：

生成内容： LM Studio 无需基于云的服务即可为博客、社交帖子等生成AI 内容。
生成用于聚类和分类的嵌入： 使用嵌入 对相似的文本进行分组或根据语义相似性对内容进行分类，从而改善内容组织和分析。
4. gpt4all：可访问的本地 AI 模型
gpt4all 主页截图