• Så använder du LM Studio för att köra språkmodeller lokalt på din Linux-dator

    LM Studio erbjuder en användarvänlig grafisk gränssnittsapp som gör det möjligt för personer med grundläggande datorfärdigheter att självständigt hantera stora språkmodeller (LLMs) direkt från sin Linux-baserade dator. Detta är ett idealiskt verktyg för de som önskar ett privat alternativ till molnbaserade AI-lösningar såsom OpenAI:s ChatGPT. Med LM Studio kan användarna ladda ner, installera och köra populära modeller som Llama 3, Phi3, Falcon, Mistral, och flera andra, utan extra kostnader för full åtkomst.

    Systemkrav

    För att kunna köra dessa språkmodeller krävs en dator med följande minimumspecifikationer:

    • Ett grafikkort från NVIDIA eller AMD med minst 8 GB VRAM.
    • Minst 20 GB ledigt lagringsutrymme, helst på en SSD för snabbare åtkomst och prestanda.
    • 16 GB RAM av typen DDR4.

    Installationsguide

    1. Nedladdning: Börja med att besöka LM Studios officiella webbplats och ladda ner installationsfilen för Linux, känd som AppImage.
    2. Förbered filen för användning: När nedladdningen är klar, använd terminalen för att navigera till nedladdningsmappen och ge exekveringsrättigheter till AppImage-filen med kommandot chmod u+x.
    3. Extrahera filen: Kör sedan AppImage-filen med ett särskilt kommando för att packa upp dess innehåll i en ny mapp.
    4. Konfigurera säkerhetsinställningar: Navigera till den nya mappen och justera ägande och behörigheter för nödvändiga filer för att säkerställa att applikationen kör säkert.
    5. Starta programmet: Med alla filer på plats och rätt inställda, kör LM Studio direkt från dess mapp.

    Använda GPT-3 och andra modeller

    När LM Studio är installerat kan användarna enkelt söka och ladda ner olika LLM-modeller. För att till exempel använda GPT-3, behöver du bara:

    • Söka efter GPT-3 i programmets sökfunktion,
    • Ladda ner den önskade modellen, och
    • Starta en chatt med modellen direkt i LM Studios gränssnitt.

    Svarstider och prestanda kan variera beroende på din dators hårdvaruspecifikationer, men med rätt inställningar kan du få snabba och relevanta svar direkt från din lokala maskin.

    Avslutande tankar

    Att köra LLMs lokalt med LM Studio är ett kraftfullt sätt att nyttja artificiell intelligens på egna villkor. Det ger användarna fullständig kontroll över datasekretess och tillgång till kraftfulla verktyg utan behov av dyra prenumerationer. Det är dock viktigt att komma ihåg att körning av dessa modeller lokalt kan innebära högre elanvändning och slitage på datorns grafikkort. För de som prioriterar integritet och självständighet över bekvämlighet och låga driftskostnader, är LM Studio ett utmärkt val.
    Att köra LLMs lokalt med LM Studio är ett kraftfullt sätt att nyttja artificiell intelligens på egna villkor. Det ger användarna fullständig kontroll över datasekretess och tillgång till kraftfulla verktyg utan behov av dyra prenumerationer. Det är dock viktigt att komma ihåg att körning av dessa modeller lokalt kan innebära högre elanvändning och slitage på datorns grafikkort. För de som prioriterar integritet och självständighet över bekvämlighet och låga driftskostnader, är LM Studio ett utmärkt val.

    https://lmstudio.ai/

    Innehåller ovan bygger på data ifrån

    https://hackernoon.com/how-to-run-llms-using-lm-studio-in-linux-for-beginners

Så använder du LM Studio för att köra språkmodeller lokalt på din Linux-dator

LM Studio erbjuder en användarvänlig grafisk gränssnittsapp som gör det möjligt för personer med grundläggande datorfärdigheter att självständigt hantera stora språkmodeller (LLMs) direkt från sin Linux-baserade dator. Detta är ett idealiskt verktyg för de som önskar ett privat alternativ till molnbaserade AI-lösningar såsom OpenAI:s ChatGPT. Med LM Studio kan användarna ladda ner, installera och köra populära modeller som Llama 3, Phi3, Falcon, Mistral, och flera andra, utan extra kostnader för full åtkomst.

Systemkrav

För att kunna köra dessa språkmodeller krävs en dator med följande minimumspecifikationer:

  • Ett grafikkort från NVIDIA eller AMD med minst 8 GB VRAM.
  • Minst 20 GB ledigt lagringsutrymme, helst på en SSD för snabbare åtkomst och prestanda.
  • 16 GB RAM av typen DDR4.

Installationsguide

  1. Nedladdning: Börja med att besöka LM Studios officiella webbplats och ladda ner installationsfilen för Linux, känd som AppImage.
  2. Förbered filen för användning: När nedladdningen är klar, använd terminalen för att navigera till nedladdningsmappen och ge exekveringsrättigheter till AppImage-filen med kommandot chmod u+x.
  3. Extrahera filen: Kör sedan AppImage-filen med ett särskilt kommando för att packa upp dess innehåll i en ny mapp.
  4. Konfigurera säkerhetsinställningar: Navigera till den nya mappen och justera ägande och behörigheter för nödvändiga filer för att säkerställa att applikationen kör säkert.
  5. Starta programmet: Med alla filer på plats och rätt inställda, kör LM Studio direkt från dess mapp.

Använda GPT-3 och andra modeller

När LM Studio är installerat kan användarna enkelt söka och ladda ner olika LLM-modeller. För att till exempel använda GPT-3, behöver du bara:

  • Söka efter GPT-3 i programmets sökfunktion,
  • Ladda ner den önskade modellen, och
  • Starta en chatt med modellen direkt i LM Studios gränssnitt.

Svarstider och prestanda kan variera beroende på din dators hårdvaruspecifikationer, men med rätt inställningar kan du få snabba och relevanta svar direkt från din lokala maskin.

Avslutande tankar

Att köra LLMs lokalt med LM Studio är ett kraftfullt sätt att nyttja artificiell intelligens på egna villkor. Det ger användarna fullständig kontroll över datasekretess och tillgång till kraftfulla verktyg utan behov av dyra prenumerationer. Det är dock viktigt att komma ihåg att körning av dessa modeller lokalt kan innebära högre elanvändning och slitage på datorns grafikkort. För de som prioriterar integritet och självständighet över bekvämlighet och låga driftskostnader, är LM Studio ett utmärkt val.
Att köra LLMs lokalt med LM Studio är ett kraftfullt sätt att nyttja artificiell intelligens på egna villkor. Det ger användarna fullständig kontroll över datasekretess och tillgång till kraftfulla verktyg utan behov av dyra prenumerationer. Det är dock viktigt att komma ihåg att körning av dessa modeller lokalt kan innebära högre elanvändning och slitage på datorns grafikkort. För de som prioriterar integritet och självständighet över bekvämlighet och låga driftskostnader, är LM Studio ett utmärkt val.

https://lmstudio.ai/

Innehåller ovan bygger på data ifrån

https://hackernoon.com/how-to-run-llms-using-lm-studio-in-linux-for-beginners