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我只是好奇。我看到很多人在讨论Ollama,但作为一个LM Studio的用户,我没看到很多人谈论它。但在我看来,LM Studio要好得多。它使用任意的GGUFs,而不是Ollama所用的那种奇怪的专有格式。它有一个非常好的图形用户界面,而不是神秘难懂的无头命令。如果我想尝试一个新模型,搜索、下载、试用它,然后丢弃它或者将它提供给AnythingLLM用于一些检索增强生成(RAG)或者分类都超级容易。(在你提到KoboldCPP之前,是的,当然是KoboldCPP,只是它在我的机器上无法运行。)所以为什么这个论坛上的人都痴迷于Ollama呢?帮我理解一下。

讨论总结

原帖对人们更喜欢Ollama而不是LM Studio表示疑惑,评论者们从多个方面展开讨论。大家提到了Ollama和LM Studio在功能(如模型切换、与前端集成等)、性能(如速度、准确性等)、开源闭源性质、隐私问题、适用场景(本地运行、远程访问等)以及是否适合初学者等方面的差异,整体氛围比较理性和平和,不同的用户基于自己的使用场景和需求表达了对两者的看法。

主要观点

  1. 👍 Ollama是开源的,而LM Studio不是,这是很多人选择Ollama的原因之一
    • 支持理由:开源意味着代码可被审查,更安全,且用户不用担心闭源软件可能存在的收费、添加广告或停止开发等问题;也符合一些程序员和重视隐私用户的偏好。
    • 反对声音:部分用户认为LM Studio虽然闭源,但具有很好的图形用户界面等优势,闭源与否不是他们选择软件的主要考量因素。
  2. 🔥 Ollama安装和启动模型方便,例如安装后启动模型只需一行命令
    • 正方观点:对于经常需要启动不同模型进行测试或使用的用户来说,简单的启动方式节省时间和精力。
    • 反方观点:没有明显反对意见,但有用户认为LM Studio在模型管理方面也有自己的优势,如可以方便地搜索、下载、试用新模型。
  3. 💡 Ollama可作为systemd服务在Linux运行且能与许多不同前端和集成协作,这是其受欢迎的原因
    • 解释:这一特性使得Ollama在Linux系统上具有更好的扩展性和兼容性,方便用户根据自己的需求构建不同的应用场景。
  4. 👍 Ollama在一些硬件/驱动上能得到更好的toks,在特定系统上可自动安装GPU驱动
    • 支持理由:对于硬件适配性要求高的用户,这是很重要的优势,可以减少配置的麻烦。
    • 反对声音:部分用户可能没有遇到硬件相关的问题,或者在自己的硬件上LM Studio运行良好,所以这一优势对他们影响不大。
  5. 🔥 LM Studio是适合初学者的入门级应用,操作管理容易且有干净的UI
    • 正方观点:对于刚接触相关领域的新手来说,简单易用的界面和操作流程有助于快速上手。
    • 反方观点:一些有经验的用户或者更注重功能和性能的用户可能觉得这些优点不足以弥补LM Studio在其他方面(如闭源、性能等)的不足。

金句与有趣评论

  1. “😂 Ollama is like apple products: some folks don’t like mental effort, so they go with an iPhone or ollama and then tell everyone how great their ’experience’ is without having a clue what is actually going on with the software or hardware.”
    • 亮点:以苹果产品类比Ollama,幽默地指出部分用户选择Ollama可能是因为不想花费脑力去深入了解,只是觉得体验好。
  2. “🤔 If I want to use llama3.1:3b for summarisation, and phi4:14b for general knowledge I can do it with ollama without restarting the server.”
    • 亮点:通过具体的模型使用场景,展示了Ollama在模型切换方面的优势。
  3. “👀 Ollama + Openwebui allows you to have your own AI service which can be remotely accessed and makes you able to share it with friends/ family.”
    • 亮点:阐述了Ollama与Openwebui结合的功能,解释了其在远程访问和共享方面的优势,这是Ollama受部分用户喜爱的重要原因。
  4. “😂 I’m command line to my bones but I still prefer LMStudio”
    • 亮点:以一种幽默的方式表达自己虽然是命令行爱好者,但仍然喜欢LM Studio,打破了一些人对命令行爱好者必然喜欢Ollama的刻板印象。
  5. “🤔 LMStudio is closed source, I tested it many times, the gui is good, easy to use and works fine, never ever I had problems that I had with oobabooga for example.”
    • 亮点:从一个使用过多种工具的用户角度,客观评价LM Studio虽然闭源,但图形界面好用且运行正常。

情感分析

总体情感倾向比较中立,主要分歧点在于Ollama和LM Studio哪个更好。支持Ollama的用户强调其开源、安装方便、性能好、可远程访问等优点;支持LM Studio的用户则看重其图形界面、对初学者友好、在某些硬件上运行良好等特点。可能的原因是不同用户有不同的使用场景和需求,例如开发人员可能更倾向于开源和功能强大的Ollama,而初学者可能觉得LM Studio更容易上手。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会有更多关于如何优化Ollama和LM Studio的使用体验,或者两者与其他工具(如刚刚提到的oobabooga等)组合使用的讨论。
  • 潜在影响:如果更多人关注到隐私和开源的重要性,可能会促使更多软件朝着开源方向发展;对于相关的人工智能应用开发,人们可能会更谨慎地选择工具,从而影响到软件的市场份额和发展方向。

详细内容:

《为何人们更偏爱 Ollama 而非 LM Studio?Reddit 上的热烈讨论》

在 Reddit 上,有一个引发众多关注的热门话题:“Why do people like Ollama more than LM Studio?” 该帖子获得了大量的点赞和众多的评论,大家围绕着这两款工具展开了热烈的讨论。

帖子中,原作者表示自己作为 LM Studio 的用户,对人们对 Ollama 的偏爱感到困惑,因为他觉得 LM Studio 有着良好的图形用户界面(GUI)和便捷的操作,而 Ollama 似乎需要更多的技术知识和命令行操作。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面:

  1. 开源性:许多用户认为 Ollama 是开源的,这让他们对数据隐私更有保障,而 LM Studio 不是开源的,存在一些潜在的风险。
  2. 灵活性:Ollama 可以通过命令行在后台运行,与多种前端和接口集成,具有更高的灵活性。
  3. 模型支持和切换:有用户指出 Ollama 在模型的加载和切换上更方便。

有人分享道:“作为一名在技术行业工作多年的专业人士,我更倾向于开源工具,Ollama 的开源特性让我能够更放心地使用。”

也有人说:“我使用 LM Studio 是因为它的用户界面简洁,操作方便,适合新手。”

还有用户提到:“Ollama 的服务器模式非常实用,可以在不同设备上远程访问和共享。”

然而,也存在不同的声音。比如,有人认为 LM Studio 的某些功能更强大,或者对某些用户来说更易于上手。

讨论中的共识在于大家都在根据自己的需求和使用场景来评价这两款工具。

特别有见地的观点是,有人指出了开源与闭源在数据隐私和用户控制方面的重要区别,这丰富了讨论的深度。

总的来说,关于 Ollama 和 LM Studio 的讨论反映了用户在选择工具时的多样性需求和关注点,也展示了不同工具在不同场景下的优势和不足。