LlamaChat

LlamaChat : Discutez avec des modèles LLaMA locaux sur votre Mac

Qu'est-ce que LlamaChat ? LlamaChat est une application macOS qui permet aux utilisateurs d'interagir avec divers grands modèles linguistiques (LLM) tels que LLaMA, Alpaca et GPT4All directement sur leur Mac, sans dépendre des services basés sur le cloud. Cela signifie que les modèles s'exécutent localement, offrant une confidentialité et un contrôle améliorés.

Principales caractéristiques et fonctionnalités

• Prise en charge locale des LLM: LlamaChat prend en charge plusieurs LLM, notamment LLaMA, Alpaca et GPT4All, tous s'exécutant localement sur votre Mac.
• Conversion de modèle: LlamaChat peut importer des points de contrôle de modèle PyTorch bruts ou des fichiers de modèle .ggml préconvertis pour une utilisation facile.
• Open Source: Propulsé par des bibliothèques open source telles que llama.cpp et llama.swift, garantissant la transparence et le développement axé sur la communauté.
• Gratuit et Open Source: LlamaChat est entièrement gratuit et open source, garantissant l'accessibilité et la contribution de la communauté.

Modèles pris en charge

• Alpaca: Le modèle LLaMA à 7 milliards de paramètres de Stanford affiné sur 52 000 démonstrations de suivi d'instructions générées à partir du text-davinci-003 d'OpenAI.
• GPT4All: Un LLM open source.
• Vicuna: Un LLM open source.
• LLaMA: Le LLM fondamental de Meta.

Comment fonctionne LlamaChat ?

LlamaChat exploite des bibliothèques open source pour exécuter des LLM directement sur votre machine. Il est construit à l'aide de llama.cpp et llama.swift. Cela vous permet de convertir et d'importer des points de contrôle de modèle PyTorch bruts ou des fichiers de modèle .ggml préconvertis.

Comment utiliser LlamaChat ?

1. Télécharger: Téléchargez LlamaChat depuis le site Web officiel ou en utilisant brew install --cask llamachat.
2. Installer: Installez l'application sur votre macOS 13 ou version ultérieure.
3. Importer des modèles: Importez vos modèles LLaMA, Alpaca ou GPT4All dans l'application.
4. Discuter: Commencez à discuter avec vos modèles LLM préférés localement.

Pourquoi choisir LlamaChat ?

• Confidentialité: Exécutez des modèles localement sans envoyer de données à des serveurs externes.
• Contrôle: Contrôle total sur les modèles et les données utilisés.
• Rentable: Pas de frais d'abonnement ni de frais d'utilisation.
• Open Source: Bénéficiez des améliorations et de la transparence axées sur la communauté.

À qui s'adresse LlamaChat ?

LlamaChat est idéal pour :

• Développeurs: Expérimenter avec des LLM sur des machines locales.
• Chercheurs: Mener des recherches sans dépendre de services externes.
• Utilisateurs soucieux de la confidentialité: Les utilisateurs qui souhaitent conserver leurs données locales et privées.

Installation

LlamaChat peut être installé via :

• Télécharger: Directement depuis la page GitHub du projet ou Product Hunt.
• Homebrew: En utilisant la commande brew install --cask llamachat.

Bibliothèques Open Source

LlamaChat est construit sur :

• llama.cpp: Pour une inférence efficace des LLM sur le CPU.
• llama.swift: Fournissant une interface macOS native pour les LLM.

Clause de non-responsabilité

LlamaChat n'est pas affilié à Meta Platforms, Inc., Leland Stanford Junior University ou Nomic AI, Inc. Les utilisateurs sont responsables de l'obtention et de l'intégration des fichiers de modèle appropriés conformément aux conditions générales respectives définies par leurs fournisseurs.