Lokale LLMs: Entwicklung eines datenschutzfreundlichen KI-Assistenten

Müde von der Abhängigkeit von der Cloud für Ihre KI-Anforderungen? Ein Team hat eine lokale LLM-Anwendung entwickelt, die Datenschutz priorisiert. Durch die Kombination von LLMs, Docker-Containern und einem Headless-Browser führt ihr System LLMs lokal aus, führt Code in leichten VMs aus und greift sicher auf das Internet zu. Dies ermöglicht es Benutzern, datenschutzsensible Aufgaben wie die Bearbeitung von Fotos und Videos durchzuführen, ohne dass Daten ihren Computer verlassen. Obwohl die Entwicklung von Mac-Anwendungen sich als schwierig erwies, haben sie schließlich ein leistungsstarkes lokales Tool erstellt, das eine echte Isolierung von Code und Daten bietet und Benutzern beispiellose Kontrolle und Datenschutz bietet.