AI Llama.cpp Studio

Dein eigenes ChatGPT – lokal, privat und schnell. Eine moderne Web-Oberfläche für llama.cpp und GGUF-Modelle.

Live-Demo öffnenRegistrieren/AnmeldenQuellcode auf Forgejo Chat mit gestreamter Antwort und Codeblock

Worum geht's?

AI Llama.cpp Studio setzt direkt auf llama-server auf und macht lokale Sprachmodelle komfortabel nutzbar: Antworten werden live gestreamt, Code wird hervorgehoben, Chats bleiben im Browser gespeichert. Keine Cloud, keine Tracker – deine Daten verlassen nie deinen Server. Läuft auf CPU oder GPU, per Docker in wenigen Minuten.

Features

Alles, was du für die Arbeit mit lokalen Modellen brauchst.

⚡

Live-Streaming

Token für Token in Echtzeit, mit Tokens/s-Anzeige und Stopp-Button.

📝

Markdown & Code

Saubere Darstellung mit Syntax-Highlighting und Kopier-Funktion.

💬

Mehrere Chats

Unterhaltungen werden lokal gespeichert und lassen sich jederzeit fortsetzen.

🎛️

Parameter-Panel

Temperatur, Top-P, Top-K, Min-P, Wiederholungsstrafe, Max. Tokens und Seed.

🧩

Presets & System-Prompt

Fertige Profile nutzen oder eigene Einstellungen als Preset speichern.

🟢

Server-Status

Verbindung, geladenes Modell und Kontextgröße immer im Blick.

📤

Export

Chats als Markdown oder JSON exportieren – einzeln oder alle.

🐳

Docker-ready

Compose-Setup, Download- und Start-Skripte für GGUF-Modelle inklusive.

Screenshots

Echte Aufnahmen der laufenden App mit Qwen2.5-3B-Instruct auf CPU.

Antwort wird gestreamt
Antwort wird live gestreamt
Fertige Antwort mit Codeblock
Fertige Antwort mit Codeblock und Syntax-Highlighting
Parameter und Presets
Server, Presets, System-Prompt und Parameter
Server-Status
Server-Status: verbunden, Modell und Kontext
Mobile Ansicht
Auch auf dem Smartphone nutzbar

Quickstart

In vier Befehlen zum eigenen KI-Chat.

# Repository klonen
git clone https://git.85.190.126.179.sslip.io/crypto/llamacpp-studio.git
cd llamacpp-studio && npm install

# Modell herunterladen und llama-server starten
npm run download -- Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF qwen2.5-0.5b-instruct-q4_k_m.gguf
npm run start-server -- --model models/qwen2.5-0.5b-instruct-q4_k_m.gguf --ngl 99

# Studio starten
npm run dev