主要内容
有意使用人工智能的企业不必依赖像 Chat-GPT 这样的基于云的工具，因为它们往往需要上传或共享敏感数据。现在，企业可以在本地安装和运行私有人工智能模型，确保所有数据保持私密和安全。
对于那些希望尝试本地运行人工智能模型的企业，有几种开源工具可供选择，它们都将数据隐私、成本效益和易于部署放在首位，因此适合不同技术水平的用户。
本地人工智能：
LocalAI 是一个开源平台，可作为 OpenAI API 的替代方案，让企业在本地运行大型语言模型。该工具支持多种模型架构，包括 Transformer、GGUF 和 Diffusers。LocalAI 的技术要求很低，可在消费级硬件上运行，其规格适中，企业可利用现有硬件。有全面的指南和教程可帮助企业设置该工具，在此基础上，企业可以使用消费级硬件在本地生成图像、运行大型语言模型和制作音频。LocalAI 提供了广泛的用例库，展示了音频合成、图像创建、文本生成和语音克隆等功能，帮助企业在确保数据安全的同时探索人工智能的实际应用。
Ollama：
Ollama 管理模型下载、依赖项和配置，帮助简化本地运行大型语言模型的过程。这是一个轻量级的开源框架，提供命令行和图形界面，支持 macOS、Linux 和 Windows，可轻松下载 Mistral 和 Llama 3.2 等模型。每个模型都可以运行自己的环境，简化了在不同任务中切换不同人工智能工具的过程。Ollama 为处理敏感信息和数据的研究项目、聊天机器人和人工智能应用提供支持，通过去除云依赖，团队可以在公共互联网之外工作，满足 GDPR 等隐私要求，而不必牺牲人工智能功能。Ollama 的设置用户友好，适合没有经验或非开发人员。有详细的指南和社区支持，让企业完全控制所有元素。
DocMind AI：
DocMind AI 是一个使用 LangChain 和通过 Ollama 的本地大型语言模型的 Streamlit 应用程序，可实现详细、高级的文档分析。使用 DocMind AI，企业可以私密、安全地分析、总结和挖掘多种文件格式的数据。DocMind AI 需要一定的技术知识，熟悉 Python 和 Streamlit 会有所帮助，但不是必需的。GitHub 提供了全面的设置说明，文档示例突出了数据分析、信息提取和文档总结等功能。
部署考虑因素：
尽管 LocalAI、Ollama 和 DocMind AI 都旨在让所有人都能使用，但无疑一些技术知识是有益的。此外，了解 Python、Docker 或命令行界面有助于顺利部署。大多数工具都可以在标准消费级硬件上运行，但规格越高，性能可能越好。尽管本地运行的人工智能模型从定义上增强了数据隐私，但实施所有托管环境的安全措施也很重要，以确保防止未经授权的访问、潜在的数据泄露和系统漏洞。
另请参阅：Salesforce Agentforce 3 带来代理可见性
想从行业领导者那里了解更多关于人工智能和大数据的信息？请查看在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的人工智能与大数据博览会。该综合活动与其他领先活动如智能自动化会议、BlockX、数字化转型周和网络安全与云博览会同期举行。探索其他即将举行的活动。