В последние годы интерес к локальному запуску AI-моделей растет, и многие пользователи ищут решения, которые позволят им избежать ограничений облачных сервисов. Один из таких пользователей решил попробовать Llama.cpp, и его опыт оказался весьма положительным.
Начав с Ollama и LM Studio, автор столкнулся с рядом неудобств. LM Studio, хоть и предлагает удобный интерфейс, оказался слишком тяжелым и мешал работе с задачами. Ollama, с другой стороны, впечатлил своей простотой использования через командную строку, но также имел свои недостатки, такие как большой объем занимаемого пространства на диске.
Проблемы с совместимостью оборудования также стали значительным препятствием. Используя AMD GPU на Windows, автор обнаружил, что большинство AI-стеков ориентированы на NVIDIA и CUDA, что ограничивало его возможности. ROCm, альтернатива CUDA от AMD, не работал на Windows, и это создавало дополнительные трудности.
После изучения возможностей Llama.cpp, автор был приятно удивлён его простотой и эффективностью. Установка Llama.cpp оказалась легкой, а использование — интуитивно понятным. С поддержкой Vulkan и минимальным объемом, Llama.cpp стал идеальным решением для локального запуска AI-моделей.
Процесс установки включает в себя загрузку последней версии с GitHub, извлечение файлов и добавление директории в переменную окружения PATH. После этого пользователи могут легко запускать модели и взаимодействовать с ними через командную строку или веб-интерфейс.
С помощью Llama.cpp автор смог запустить AI-модель всего одной командой, что значительно упростило процесс. Теперь он может загружать модели из Hugging Face и взаимодействовать с ними через API, что открывает новые горизонты для экспериментов и разработки.
В заключение, Llama.cpp стал для автора не только альтернативой, но и более удобным инструментом для работы с AI, позволяя сосредоточиться на творчестве и разработке, а не на технических сложностях.