Aja tekoälyä omalla koneellasi – näin otat LLM-mallit käyttöön ilman nettiä
🔒 Yksityisyys.
💬 Rajaton ja maksuton käyttö.
🛬 Toimii myös ilman nettiä.
Paikallinen tekoäly (LLM) voi olla yllättävän helppo ottaa käyttöön – eikä se vaadi koodaustaitoja. Tässä selkeä opas: mitä hyötyä siitä on, miten aloittaa ja millä mallilla pääset liikkeelle juuri omalla koneellasi.
Miksi ajaa tekoälyä paikallisesti?
✅ Ei tarvetta netille - Käytä missä vain – lentokoneessa, mökillä tai katkoksen aikana
✅Tietoturva & yksityisyys - Kaikki pysyy omalla koneellasi.
✅ Rajaton käyttö - Ei maksuseiniä tai token-rajoja.
Työkalut käyttöönottoon
1. LM Studio (aloittelijalle – ei vaadi koodausta)
LM Studio on nopein tapa aloittaa. Käyttöliittymä on selkeä: voit ladata malleja, keskustella tekoälyn kanssa ja jopa syöttää sille dokumentteja taustatiedoksi. LM Studio tukee kontekstin syöttöä – voit ladata esimerkiksi PDF-, CSV- tai DOCX-tiedostoja (max 30MB), jolloin tekoäly osaa hyödyntää niitä keskustelussa. Tämä muistuttaa paikallista RAG-ratkaisua (Retrieval-Augmented Generation).
✅ Käyttöliittymä
✅ Dokumenttien syöttö (PDF, DOCX, CSV)
✅ RAG-tyyppinen toiminta
2. Ollama (tehokäyttäjälle)
Ollama toimii komentorivillä ja tekee mallien lataamisesta ja ajamisesta jouhevaa. Se vaatii hieman teknistä osaamista, mutta tarjoaa enemmän säätömahdollisuuksia.
✅Komentorivikäyttö
✅ Joustava ja kevyt
3. vLLM (nopeutta ja suorituskykyä kaipaaville)
vLLM on suunniteltu salamannopeaan käyttöön ja monen samanaikaisen pyynnön käsittelyyn. Erinomainen valinta, jos nopeus on tärkeää.
✅ Salamannopea
✅ Tukee monia yhtäaikaisia pyyntöjä
4. Manuaalinen asennus (tutkijoille ja harrastajille)
Voit myös ladata malleja itse esimerkiksi Hugging Facesta ja ajaa niitä Pythonin avulla. Tämä antaa täyden kontrollin ja sopii erityisesti mallien hienosäätöön ja tutkimukseen.
✅ Täysi kontrolli
✅ Soveltuu hienosäätöön
Mallin valinta: Suositut avoimen lähdekoodin LLM:t
🧩 Katso: Chatbot Arena LLM -ranking – vertaile malleja käyttäjäarvioiden perusteella
Kuinka valita mallin koko?
Kun malli on valittu, seuraavaksi täytyy valita sopiva mallikoko. Tätä varten käytetään usein "kvantisointia" – eli mallin tarkkuutta pienennetään, jotta se mahtuu vähemmän tehokkaille koneille.
💡 Muista: RAM on tärkein resurssi LLM:ien ajamiseen. Tässä karkea muistilista:
RAM-määrä --> Suositeltu mallikoko
8 GB --> 3B–7B (vahva kvantisointi)
16 GB --> 7B–13B (kohtalainen kvantisointi)
32 GB+ --> Jopa 30B (tarkka malli)
⚙️ GPU nopeuttaa merkittävästi – käytä CUDA-yhteensopivaa NVIDIA-näytönohjainta jos mahdollista.
Haittapuolia?
❌ Ei pääsyä verkkoon tai ajankohtaiseen dataan
❌ Raskaat mallit vaativat tehokkaan koneen
Yhteenveto
Paikallinen tekoäly on nyt kaikkien ulottuvilla. Valitse sopiva työkalu, lataa malli ja ota tekoäly haltuun – täysin ilman nettiä ja rajoituksia.
🔧 Aloita pienestä ja laajenna, kun kokemusta kertyy.