In un mondo dove l’intelligenza artificiale e i grandi modelli di lingua (LLM) stanno diventando sempre più centrali nelle nostre vite, una questione cruciale emerge prepotentemente: la privacy. L’utilizzo di strumenti AI commerciali solleva preoccupazioni significative quando si tratta di gestire dati sensibili o proprietari. Ecco perché è essenziale esplorare come possiamo beneficiare dei LLM gestendoli localmente, mantenendo al contempo il controllo sui nostri dati.

Il panorama open-source offre migliaia di modelli, che vanno da quelli proposti da grandi organizzazioni come Meta fino a quelli sviluppati da appassionati individuali. Tuttavia, eseguirli localmente presenta diverse sfide:

• Requisiti Hardware Robusti: spesso è necessaria una grande quantità di memoria e, in alcuni casi, anche una GPU.
• Prestazioni dei Modelli: sebbene i modelli open-source stiano migliorando, di solito non eguagliano le capacità di prodotti più raffinati come ChatGPT, che beneficia del supporto di un vasto team di ingegneri.
• Limitazioni nell’Uso Commerciale: non tutti i modelli possono essere utilizzati a scopi commerciali.
• Riduzione del Gap: il divario tra modelli open-source e closed-source si sta riducendo, come suggerito da un documento trapelato da Google.

1. Hugging Face e Transformers

Hugging Face si posiziona come il Docker Hub per il Machine Learning e l’IA, offrendo una gamma impressionante di modelli open source. La piattaforma facilita la scelta dei migliori modelli disponibili grazie a classifiche e riferimenti regolari. Inoltre, fornisce Transformers, una libreria Python che semplifica l’esecuzione locale di un LLM, come il modello GPT-2 di Microsoft.

Pro dei Transformers:

• Download automatici di modelli.
• Snippet di codice pronti all’uso.
• Ideale per la sperimentazione e l’apprendimento.

Contro dei Transformers:

• Richiesta di una solida comprensione di ML e NLP.
• Necessità di competenze di codifica e configurazione.

2. LangChain

LangChain offre un framework Python per lo sviluppo di applicazioni AI, fornendo astrazioni e middleware per costruire la tua applicazione su uno dei suoi modelli supportati.

Pro di LangChain:

• Gestione dei modelli semplificata.
• Strumenti utili per lo sviluppo di applicazioni AI.

Contro di LangChain:

• Velocità limitata, simile a quella di Transformers.
• Necessità di codificare la logica dell’applicazione o creare un’interfaccia utente adeguata.

3. Llama.cpp

Llama.cpp è un motore di inferenza basato su C e C++ per LLM, ottimizzato per il silicio di Apple e che esegue i modelli Llama2 di Meta.

Pro di Llama.cpp:

• Prestazioni superiori rispetto alle soluzioni basate su Python.
• Supporta modelli grandi come Llama 7B su hardware modesto.

Contro di Llama.cpp:

• Supporto limitato dei modelli.
• Richiesta di costruzione degli strumenti.

4. Llamafile

Llamafile, sviluppato da Mozilla, offre un’alternativa user-friendly per l’esecuzione di LLM, noto per la sua portabilità.

Pro di Llamafile:

• Benefici di velocità simili a Llama.cpp.
• Possibilità di creare un singolo file eseguibile con il modello incorporato.

Contro di Llamafile:

• Il progetto è ancora nelle fasi iniziali.
• Supporto limitato ai modelli.

5. Ollama

Ollama è un’alternativa più user-friendly a Llama.cpp e Llamafile, che installa un servizio sul tuo computer per eseguire sessioni interattive.

Pro di Ollama:

• Facile installazione e utilizzo.
• Velocità elevata.

Contro di Ollama:

• Libreria di modelli limitata.
• Non consente la personalizzazione delle opzioni di esecuzione.

6. GPT4ALL

GPT4ALL è un’applicazione desktop user-friendly che supporta l’esecuzione locale di modelli e offre connettività a OpenAI.

Pro:

• Interfaccia utente intuitiva.
• Supporta una gamma di modelli curati.

Contro:

• Selezione limitata di modelli.
• Alcuni modelli presentano restrizioni sull’uso commerciale.

Conclusione

La scelta dello strumento giusto per eseguire un LLM localmente dipende dalle tue esigenze specifiche e dalle competenze tecniche. Dal punto di vista degli sviluppatori, le opzioni spaziano da soluzioni intuitive come GPT4ALL a quelle tecnicamente più avanzate come Llama.cpp, senza dimenticare le soluzioni basate su Python. I modelli open source continuano a guadagnare terreno, offrendo maggior controllo sui dati e sulla privacy, promettendo di diventare ancora più competitivi rispetto a prodotti come ChatGPT.