Для запуска больших языковых моделей локально под операционной системой Windows вы можете рассмотреть следующие инструменты и фреймворки:
1. **TensorFlow и PyTorch**: Это две популярные библиотеки машинного обучения, которые поддерживают тренировку и использование (инференс) нейросетевых моделей, включая модели обработки естественного языка (NLP). Они хорошо документированы и имеют большое сообщество пользователей. Эти библиотеки требуют знания Python и основ машинного обучения.
- **Transformers (Hugging Face)**: Библиотека Transformers от Hugging Face предоставляет предобученные модели, такие как BERT, GPT-2 и др., которые можно легко использовать для различных задач NLP без необходимости предварительного обучения моделей. Библиотека также поддерживает TensorFlow и PyTorch.
2. **ML.NET**: Это фреймворк от Microsoft, который позволяет использовать машинное обучение в .NET-приложениях. Он включает поддержку некоторых задач NLP и может быть использован для построения и развертывания моделей на языках C# или F# без большого количества кода или глубокого погружения в теорию машинного обучения.
3. **KNIME**: Это открытая аналитическая платформа, которая позволяет проектировать рабочие процессы данных и машинного обучения без необходимости программирования. KNIME содержит различные компоненты для выполнения задач NLP.
4. **RapidMiner**: Это программное обеспечение для анализа данных, предоставляющее пользовательский интерфейс для визуального программирования, а также модули для обработки естественного языка.
Для простоты использования и минимизации программирования, вы можете рассмотреть:
- **Pre-built applications**: Поищите готовые приложения для анализа текста, которые не требуют программирования. Некоторые могут быть интегрированы как десктопные приложения.
- **Drag-and-drop tools**: Инструменты с графическим интерфейсом (например, Microsoft Azure Machine Learning Studio), которые позволяют создавать модели машинного обучения через перетаскивание, без написания кода.
- **No-code AI platforms**: Платформы, такие как Google AutoML Natural Language, позволяют тренировать модели NLP без программирования, но для их использования потребуется доступ в интернет.
Как альтернативы, вы могли бы рассмотреть GPT-J и GPT-NeoX (модели, подобные GPT-3, но разработанные сообществом и доступные для бесплатного использования) и запускать их локально, следуя инструкциям их установки и использования.
Стоит отметить, что большие языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов (особенно видеокарт), и не каждый локальный компьютер будет способен эффективно обрабатывать такие модели. Вентиляторные обновления и антивирусное ПО могут блокировать некоторые операции, связанные с этими инструментами