Het lokaal draaien van Large Language Models (LLM's) biedt aanzienlijke voordelen op het gebied van data-privacy, offline beschikbaarheid en het ontbreken van abonnementskosten of API-limieten. Afhankelijk van je technische achtergrond en hardware-configuratie (zoals GPU VRAM en geheugen) zijn er diverse gespecialiseerde tools beschikbaar.
Hieronder vind je een gecureerd overzicht van de meest gebruikte open-source en standalone tools op de markt, inclusief specificaties per platform, gebruiksgemak en de ideale doelgroep.
Overzicht van Lokale LLM Software
Een populaire runtime op basis van llama.cpp waarmee je eenvoudig open-source modellen zoals Llama 3, Mistral en Gemma via de command-line start en beheert.
Een gebruiksvriendelijke desktopapplicatie met een grafische interface om GGUF-modellen direct van Hugging Face te downloaden, te testen en te benaderen via een lokale OpenAI-compatibele API.
De fundamentele C/C++ engine ontwikkeld door Georgi Gerganov voor het uitvoeren van LLM's met minimale overhead en maximale prestaties op uiteenlopende hardware, inclusief CPU-offloading.
Een open-source alternatief voor ChatGPT dat volledig offline werkt op je eigen computer. Biedt volledige privacy, lokale opslag van conversaties en ondersteuning voor diverse modelformaten.
Welke tool kies je?
Als je direct aan de slag wilt zonder gedoe met configuraties of command-lines, is LM Studio of Jan de beste keuze dankzij de visuelle interface. Wil je modellen op de achtergrond draaien als service of integreren binnen eigen softwareprojecten via een API, dan geniet Ollama de voorkeur. Voor maximale controle op low-level hardware-niveau blijft llama.cpp de gouden standaard.
Meer weten over het inrichten van je eigen infrastructuur of het vergelijken van use-cases? Bekijk dan ook onze uitgebreide AI Gids en Hub voor diepgaande handleidingen.