Jan(Jan.ai)是一个免费开源的本地运行大模型并进行AI聊天对话的工具,可帮助用户在本地电脑(Windows、Mac、Linux)上安装、部署、运行并使用开源版本的ChatGPT替代大模型,如LLaMa、Mistral、Phi-2等20多个模型,也支持输入自己的OpenAI API Key以运行GPT。相较于AI工具集此前介绍的Ollama,该工具提供了对话UI和API服务器,适合开发者、研究人员或AI爱好者本地体验开源的大模型。
Jan的主要功能
- 本地运行开源大模型:支持LlaMa、Mistral、Phi-2、DeepSeek、Yi等20多个模型,可手动导入也可以在模型库下载模型
- 简洁好用的聊天界面:软件界面清爽简洁、直观易用,直接在本地与开源大模型快速进行对话聊天
- 支持多个平台:Jan支持在Windows、Mac(Intel、M1/M2/M3)和Linux等操作系统运行,后续还将推出移动端APP。
- 内置API服务器:与OpenAI API兼容,可通过API获取模型信息、下载、启动、停止模型及聊天等
如何使用Jan
- 访问Jan的官网(jan.ai),选择对应的电脑操作系统版本,点击Download进行下载
- 然后安装并打开软件,在软件界面的左下角点击Download your first model
- 进入模型库Hub界面,选择你感兴趣的模型进行下载,下载完成后点击Use使用该模型
- 在对话界面输入你的描述即可与你选择的模型进行对话啦
Jan还在持续开发中,后续会支持移动端APP、创建AI助理、推理引擎、插件扩展等功能。
数据统计
数据评估
关于Jan(Jan.ai)特别声明
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Cohere是一个提供大语言模型的平台,帮助开发人员和企业构建高性能的AI产品。该平台主要提供AI驱动的搜索文本(多语言嵌入、神经搜索、搜索排名)、分类文本和生成文本等服务,可帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量检索等。5月3日,Cohere公司获2.5亿美元融资,目前估值约20亿美元,投资者包括Saleforce、Nvidia、Index Ventures等。该公司的联合创始人 Aidan Gomez 是《Attention Is All You Need》论文的作者之一,此论文提出了 GPT 等大语言模型的采用的 Transformer 架构。Cohere提供了一个Playground供用户试玩,如果你感兴趣的话可以访问试试看。另外Cohere还推出了LLM University,一个学习大语言模型的课程,可帮助你了解大型语言模型及其体系结构的基础知识。
Imagen
Google AI文字到图像生成模型
悟道
2021年6月,北京智源研究院(BAAI)推出了悟道1.0的后续版本悟道2.0,作为中国第一个超大规模智能模型系统。悟道是一个语言模型,旨在在人类层面的思维上超越 OpenAI 的 GPT-3 和谷歌的 LaMDA。经过4.9TB的图像和文本训练,并在9个基准上超过了最先进(SOTA)水平,悟道比任何同行都更接近于实现通用人工智能(AGI)和人类水平的思维。悟道接受了4.9 TB高质量英文和中文图像和文本的训练:1.2TB中文文本数据2.5TB中文图形数据1.2TB英文文本数据悟道是基于开源的 MoE 系统 FastMoE 进行训练的。MoE是一种机器学习技术,其工作原理如下:将预测建模任务划分为子任务,针对每个子任务训练专家(学习者)模型,开发门控模型,该门控模型基于要预测的输入来学习咨询哪个专家,并组合预测。FastMoE使悟道能够并行咨询不同的专家模型,并切换到预测结果最好的模型。例如,如果输入是英文文本,悟道将使用预测模型,该模型可以在英文文本中生成回应。
StableLM:Stability AI推出的开源的类ChatGPT大语言模型
StableLM是由Stable Diffusion背后的团队Stability AI最新推出的开源的类ChatGPT大语言模型,该模型目前处于Alpha版本,拥有的参数量分别为30亿和70亿,后续还将推出150亿到650亿参数模型。
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Auto-GPT是一个实验性开源应用程序,展示了GPT-4语言模型的真正潜力,GitHub上超10万人星标。该程序由 GPT-4 驱动,将LLM大语言模型思维链接在一起,以自主实现你设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一,Auto-GPT突破了人工智能的极限,距离AGI通用人工智能又近了一步。大家注意甄别autogpt.net不是其官方网站,agpt.co才是。
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Gradio是一个开源的Python库,用于构建演示机器学习或数据科学,以及web应用程序。你可以使用Gradio基于自己的机器学习模型或数据科学工作流快速创建一个漂亮的用户界面,让用户可以尝试拖放他们自己的图像、输入文本、录制他们自己的声音,并通过浏览器与你的演示程序进行交互。Google、HuggingFace、亚马逊、Meta、思科、VMware等公司都在使用。Gradio适用于:向客户/合伙人/用户/学生演示您的机器学习模型。通过自动共享链接快速部署您的模型,并获得模型性能反馈。在开发过程中使用内置的操作和解释工具交互式地调试模型。
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Ollama是一个用于在本地计算机上运行大型语言模型的命令行工具,允许用户下载并本地运行像Llama 2、Code Llama和其他模型,并支持自定义和创建自己的模型。该免费开源的项目,目前支持macOS和Linux操作系统,未来还将支持Windows系统。此外,Ollama还提供了官方的Docker镜像,由此使用Docker容器部署大型语言模型变得更加简单,确保所有与这些模型的交互都在本地进行,无需将私有数据发送到第三方服务。Ollama在macOS和Linux上支持GPU加速,并提供了简单的命令行界面(CLI)以及用于与应用程序交互的REST API。该工具对于需要在本地机器上运行和实验大语言模型的开发人员或研究人员来说特别有用,无需依赖外部云服务。Ollama安装包获取获取Ollama安装包,扫码关注回复:OllamaOllama支持的模型Ollma提供一个模型库,用户可以自行选择安装想要运行的模型,目前支持40+的模型,还在持续增加中,以下是可以下载的开源模型示例:模型参数大小文件大小下载运行命令DeepSeek-R11.5B、7B、14B、32B等12-320GBollama run deepseek-r1Neural Chat7B4.1GBollama run neural-chatStarling7B4.1GBollama run starling-lmMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run llama2Code Llama7B3.8GBollama run codellamaLlama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensoredLlama 2 13B13B7.3GBollama run llama2:13bLlama 2 70B70B39GBollama run llama2:70bOrca Mini3B1.9GBollama run orca-miniVicuna7B3.8GBollama run vicuna
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