Bild vom Autor
# Einführung
Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Artwork und Weise verändert, wie wir künstliche Intelligenz (KI) nutzen, aber der Versuch, sie auszuprobieren, erfordert oft kostenpflichtige APIs, Cloud-Server oder komplizierte Setups. Jetzt können Sie LLMs kostenlos direkt in Ihrem Browser testen und ausführen. Mit diesen browserbasierten Instruments können Sie Modelle lokal ausführen, Ergebnisse vergleichen und sogar autonome Agenten erstellen, ohne dass Backend-Einrichtungs- oder Serverkosten anfallen. Hier sind fünf Instruments, die Sie ausprobieren sollten, wenn Sie Eingabeaufforderungen testen, KI-Funktionen prototypisieren oder einfach nur erkunden möchten, wie moderne LLMs funktionieren.
# 1. WebLLM
WebLLM ist eine Open-Supply-Engine, die LLMs in Ihrem Browser ohne Server oder Cloud-GPUs ausführt. Es verwendet WebGPU für eine schnelle Ausführung oder WebAssembly als Fallback. Es unterstützt beliebte Modelle wie Llama, Mistral, Phi, Gemma und Qwen sowie benutzerdefinierte MLC-Modelle (Machine Studying Compilation). WebLLM arbeitet mit der OpenAI-API für Chat-Abschlüsse, Streaming, JSON-Modus und Funktionsaufrufe. Wenn alles clientseitig ausgeführt wird, bleiben die Daten privat, die Serverkosten werden gesenkt und die Bereitstellung als statische Webseite wird vereinfacht. Es eignet sich für browserbasierte Chatbots, persönliche Assistenten und eingebettete KI-Funktionen.
# 2. Kostenloser LLM-Spielplatz
Kostenloser LLM-Spielplatz ist eine webbasierte Sandbox, die keine Einrichtung erfordert. Sie können Modelle von OpenAI, Anthropic, Google/Gemini und anderen Open-Weight-Modellen testen und vergleichen. Es ermöglicht 50 kostenlose Chats professional Tag und ermöglicht Ihnen die Anpassung von Parametern wie Temperatur, Anweisungen und Strafen. Vorlagen mit Variablen werden unterstützt und Sie können Chats über öffentliche URLs oder Code-Snippets teilen oder exportieren. Eingaben sind standardmäßig privat. Dieses Software eignet sich supreme für schnelle Assessments, schnelle Prototypenerstellung oder den Vergleich von Modellergebnissen.
# 3. BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Supply-JavaScript-Bibliothek, mit der Sie LLMs direkt in Ihrem Browser ausführen können. Es verwendet WebGPU und greift auf WebAssembly zurück, um schnelle und lokale Schlussfolgerungen zu ziehen. Es funktioniert mit kleinen bis mittleren Modellen und verfügt über Funktionen wie Textgenerierung, Chat, Spracherkennung und Textual content-to-Speech. Sie können es mit installieren npm oder yarn und beginnen Sie mit ein paar Zeilen Code. Sobald das Modell geladen ist, läuft es vollständig auf Ihrem Gerät, auch offline, und eignet sich daher intestine für datenschutzorientierte Apps und schnelles KI-Prototyping.
# 4. Genspark.ai
Genspark.ai ist eine Such- und Wissensmaschine, die von mehreren KI-Agenten betrieben wird. Es wandelt Suchanfragen in generierte Webseiten namens Sparkpages um, anstatt normale Suchergebnisse anzuzeigen. Die Agenten durchsuchen zuverlässige Quellen, sammeln Informationen und fassen diese in Echtzeit zusammen. Benutzer können einem KI-Copiloten weitere Fragen stellen oder weitere Einblicke erhalten. Es liefert saubere, spam- und werbefreie Inhalte und spart Zeit, da Sie nicht manuell suchen müssen. Es ist ein nützliches Werkzeug zum Recherchieren, Lernen und zum schnellen Abrufen relevanter Informationen.
# 5. AgentLLM
AgentLLM ist ein browserbasiertes Open-Supply-Software zum Ausführen autonomer KI-Agenten. Es führt lokale LLM-Inferenzen aus, sodass Agenten direkt im Browser Aufgaben erstellen, Maßnahmen ergreifen und diese iterieren können. Es übernimmt Ideen von Frameworks wie AgentGPT, verwendet jedoch lokale Modelle anstelle von Cloud-Aufrufen für Datenschutz und Dezentralisierung. Die Plattform läuft vollständig clientseitig und ist unter der Basic Public License (GPL) lizenziert. Auch wenn es sich um einen Proof-of-Idea handelt und noch nicht für die Produktion bereit ist, eignet sich AgentLLM hervorragend für die Prototypenerstellung, Forschung und das Testen autonomer Agenten im Browser.
# Zusammenfassung
Diese Instruments erleichtern das Experimentieren mit LLMs in Ihrem Browser. Sie können ohne Einrichtung oder Kosten Eingabeaufforderungen testen, Prototypen erstellen oder autonome Agenten ausführen. Sie bieten eine schnelle und praktische Möglichkeit, KI-Modelle zu erkunden und zu sehen, was sie leisten können.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Technology Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.