Bu hafta XDA’da yayınlanan bir makale, bir yazarın kendi Docker Compose dosyalarını kendi kendine barındırılan bir modele verdiğinde ve hiç görmediği güvenlik deliklerinin bir listesini geri aldığında anlatıldı: açık bir port, yapması gerekenden daha fazlasını veren bir bind mount, root olarak çalışan gereksiz bir konteyner. Bu, güvenlik işinde yerel LLM’lerin değer önerisidir. Kod, yapılandırma ve ortam makinede kalır, model kaynak kodu asla bir satıcıya göndermez ve bir zamanlar bir kontrol listesi ve öğleden sonranın yarısını gerektiren bir inceleme şimdi sadece kahve molasının süresi kadar sürer. Aşağıda listelenen kod ve yapılandırma güvenliği denetimleri için en iyi yerel LLM uygulamaları, bu iş akışını Windows, macOS ve Linux’ta gerçekten yapan yedidir.
Tüketici donanımında çalışan, kod hakkında düşünmek için yeterince iyi olan açık ağırlıklı modellerin mevcut dalgasıyla çalışan (Llama 3.3, Qwen 2.5 Coder, DeepSeek Coder V3, Mistral Small, Phi-4) ve ya komut dosyası denetimleri için bir API ortaya koyan ya da yaşamaya değer bir sohbet arayüzü gönderen uygulamalar seçtik.
Güvenlik işi için yerel LLM uygulamada ne arayacağınız
Yerel yerel anlamına gelir, ancak model etrafındaki uygulama hala onunla ne yapabileceğinizi belirler.
- Mevcut açık ağırlıklı kodlayıcı modellerini içeren bir model listesi, sadece nicelleştirilmiş Llama 2 değil.
- Denetim komut dosyaları ve CI’nin satıcı kilidi olmadan çağırabilmesi için OpenAI uyumlu yerel bir API.
- Bir kez bir snippet değil, bir depo veya Compose dosyası tamamını çiğneyebilen bir alma veya belge modu.
- Bunu destekleyen modeller için işlev veya araç çağrısı, böylece denetimler git blame veya dosya listelemeleri zincirliyebilir.
- Telemetriye karşı sakin bir yaklaşım ve ağdan kesilmiş bir makinede hayatta kalan çevrimdışı yükleme yolu.
- Bağlam uzunluğu ve GPU yüklemesi için makul varsayılanlar, böylece bir saat boyunca llama.cpp bayraklarını ayarlamıyorsunuz.
Hızlı karşılaştırma
| Uygulama | En iyi | Ücretsiz plan | Ücretli katman | API |
|---|---|---|---|---|
| LM Studio | Ayrıca bir API isteyen kullanıcı arayüzüne odaklanan kullanıcılar | Evet | Ücretsiz | Evet |
| Ollama | CLI-first kullanıcıları, komut dosyaları ve CI | Evet | Ücretsiz | Evet |
| Jan | Tamamen açık kaynak, Ollama-serbest yığın | Evet | Ücretsiz | Evet |
| GPT4All | Birinci günden itibaren yerel dokümanlar üzerinde alma | Evet | Ücretsiz | Sınırlı |
| Continue | VS Code ve JetBrains’de IDE-yerel denetimler | Evet | İsteğe bağlı ücretli katman | Evet |
| Msty | Yerel ve bulut modellerle konuşan bir uygulama | Evet | İsteğe bağlı ücretli katman | Evet |
| Open WebUI | Ollama veya vLLM üzerinde kendi barındırmalı takım sohbeti | Evet | Ücretsiz | Evet |
Uygulamalar
1. LM Studio
LM Studio yerel model barındırmayı CLI olmayan bir kullanıcının çalıştırabileceği bir şeye dönüştürür. Model kataloğu doğrudan Hugging Face’e işaret eder, niceleştirmeler beklenen VRAM ile etiketlenir ve yerleşik sunucu localhost’ta OpenAI uyumlu bir uç nokta ortaya koyan bir API işlevi. Bu, güvenlik işi için faydalı olan şeydir: denetim komut dosyalarınız, OpenAI’ye yapacaklarının gibi çalabilir, sarmalayıcı gerekli değildir ve kaynak makinede kalır. Yapılandırılmış çıktı, destekleyen modellerde işlev çağrısı ve çok turlu kod incelemesini iyi işleyen bir sohbet arayüzü.
Nerede eksik kaldığı: açık kaynak değildir ve iş modeli ölçekte dağıtmadan önce anlaşılmaya değerdir. Hafıza raporlaması ve takılı yüklemeler için tanılamalar seyrek olabilir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: tam uygulama, kişisel kullanım
- Ücretli: talep üzerine ticari lisanslama
Platformlar: Windows, macOS, Linux
İndir: lmstudio.ai
Sonuç: bir yükleyiciden arayüz ve API istiyorsanız en güçlü başlama noktası.
2. Ollama
Ollama bir modeli çekmek ve yerel olarak sunmak için CLI-first standardıdır. ollama run qwen2.5-coder:14b size bir komutta çalışan bir kodlama modeli verir; aynı daemon, LLM ekosisteminin yarısının artık varsayılan olarak hedeflediği bir HTTP API’sini ortaya koyan bir daemon. Bir Compose dosyasını okuyan, modelden sorunları isteyen ve bir rapor yazan bir denetim komut dosyası için Ollama sıfırdan çalıştırmaya gitmek için en kısa yoldur.
Nerede eksik kaldığı: yerleşik sohbet arayüzü kasıtlı olarak minimumdur; gerçek bir arayüz istiyorsanız Ollama’yı Open WebUI veya Msty ile eşleştirirsiniz. Model yönetimi açık yol yerine etikete göre yapılır, bazı güvenlik bilincine sahip takımlar daha fazla kontrol tercih ediyor.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: tam uygulama
- Ücretli: barındırılan modeller için bulut katmanı
Platformlar: Windows, macOS, Linux
İndir: ollama.com
Sonuç: iş akışı komut dosyası haline getirildiğinde seçim yapın ve olmadığında arayüz ile eşleştirmek için seçim yapın.
3. Jan
Jan LM Studio’ya tamamen açık kaynak alternatifidir. Aynı şekil: yerel bir model çalışma zamanı, OpenAI uyumlu bir sunucu, bir sohbet arayüzü ve Hugging Face ile bağlantılı bir model kataloğu. Fark lisans ve tüm yığını inceleme ve değiştirme yeteneğidir. Uç noktada neyin çalıştığını haklı çıkarmak gereken güvenlik takımları tercih etme eğilimindedir.
Nerede eksik kaldığı: model kataloğu ve yeni niceleştirme tespiti LM Studio’nun biraz gerisinde kalmıştır, ancak her sürümde boşluk daralmıştır. Uzantılar hala yetişiyor.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: tam uygulama
- Ücretli: uygulanamaz
Platformlar: Windows, macOS, Linux
İndir: jan.ai
Sonuç: çalışma zamanını incelemeniz ve denetlemeniz gerektiğinde seçim, sadece model çıktısını değil.
4. GPT4All
GPT4All belge almaya akranlarının çoğundan daha fazla zaman geçirmiş ve bu LocalDocs özelliğinde görülüyor. Bunu bir Compose dosyaları, IaC şablonları veya tüm depo klasörüne işaret edersiniz ve uygulama sohbetin içine çektiği yerel bir dizin oluşturur. Bu, bir kod tabanını kapsayan bir güvenlik incelemesi için doğru şekil, bir snippet değil.
Nerede eksik kaldığı: API yüzeyi LM Studio veya Ollama’dan daha dar. Uygulamadaki model performansı iyi ancak etrafındaki ekosistem bu listedeki liderlerden daha küçük.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: tam uygulama
- Ücretli: kurumsal destek katmanı
Platformlar: Windows, macOS, Linux
İndir: nomic.ai/gpt4all
Sonuç: denetim bir depoyu kapsadığında ve yerleşik alma istediğinde seçim.
5. Continue
Continue VS Code ve JetBrains IDE’lerinin içinde yaşayan yerel LLM yan kılavuzudur. Ollama, LM Studio veya kendi barındırmalı vLLM’ye işaret edin ve satır içi açıklamalar, refactor önerileri ve açık dosyanızı görebilen bir sohbet elde edersiniz. Güvenlik denetimi için bu doğal yüzey: bir işlev vurgulayın, neyin yanlış gidebileceğini sorun, sonra tüm dosyada aynı istemi çalıştırın. Uzantı açık kaynakıdır ve yapılandırma inceleyebileceğiniz basit bir JSON dosyasında yaşar.
Nerede eksik kaldığı: model ana bilgisayarını sağlamaya bağlıdır. Modeli çalıştırmak için bir yer değil, birini kullanmak için bir yerdir. Bu güvenlik ekibi için bir özelliktir; bu bir hobi için bir adımdır.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: açık kaynak uzantısı
- Ücretli: isteğe bağlı takım katmanı
Platformlar: Windows, macOS, Linux (VS Code veya JetBrains aracılığıyla)
İndir: continue.dev
Sonuç: yerel LLM denetimlerini zaten üzerinde çalıştığınız editöre getirmek için seçin.
6. Msty
Msty pragmatistçi sohbet uygulamasıdır: Ollama, LM Studio ve uzak API’lerle konuşan bir arayüz. Bu, hacim için yerel olarak küçük bir model çalıştıran ve zor bir bulgusu için son mil için daha büyük bir bulut modeli çalıştıran güvenlik iş akışı için faydalıdır. Bölünmüş görünüm ve paralel model sohbeti karşılaştırma denetimlerini hızlı yapar.
Nerede eksik kaldığı: uygulama açık kaynak değildir. Değer model çalışma zamanından ziyade arayüzde yer alır, bu nedenle iyi arayüz kısıtlama olduğunda seçim mantıklıdır.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: kişisel kullanım için tam uygulama
- Ücretli: gelişmiş özellikler için isteğe bağlı Aura katmanı
Platformlar: Windows, macOS, Linux
İndir: msty.app
Sonuç: takım zaten Ollama’yı çalıştırırken ve sadece üzerine daha iyi bir sohbet istemcisi istediğinde seçin.
7. Open WebUI
Open WebUI Ollama veya vLLM’yi tüm takımın çarpabileceği bir şeye dönüştüren kendi barındırmalı takım sohbetidir. Oturum açma, kullanıcı başına model erişimi ve belgeler üzerinde RAG hep burada. Güvenlik takımı için bu, her gözden geçirene paylaşılan bir arayüz üzerinden denetimler sunan bir on-prem model ana bilgisayarı anlamına gelir, kullanıcı başına telemetri ve kontrol ile.
Nerede eksik kaldığı: kendi barındırmalı bir hizmettir, bu nedenle kurulum size bağlıdır. Denetim yüzeyi, altta yatan Ollama’nın sizin için ortaya koyduğu komut dosyası yapılı API ardışık düzeni yerine sohbet ve belgelerdir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: açık kaynak
- Ücretli: uygulanamaz
Platformlar: kendi barındırmalı (herhangi bir OS’tan tarayıcı erişimi)
İndir: openwebui.com
Sonuç: denetimler solo olmadığında takım aktivitesi olduğunda seçin.
Doğru olanı seçme
- Bir yükleyiciden arayüz artı API istiyorsanız: LM Studio.
- Denetimler komut dosyası yapılacak ve CI tarafından çalıştırılacak: Ollama.
- Açık kaynağı yukarıdan aşağıya kadar çalıştırmanız gerekiyorsa: Jan.
- Tüm depo üzerinde alma önemliyse: GPT4All.
- Denetimler IDE içinde yaşamalıysa: Ollama’nın üstünde Continue.
- Harika sohbet arayüzü iş akışını kilidi açan şey: Msty.
- Takımın paylaşılan inceleme yüzeyi gerekiyorsa: Ollama’nın üstünde Open WebUI.
SSS
Yerel LLM gerçekten statik analizcinin kaçırdığı güvenlik deliklerini bulabilir mi?
Evet ve hayır. Statik analizcisi belirleyicidir ve bilinen desenleri LLM’den daha iyi yakalar. Yerel LLM anlambilimi yakalar: hangi mount ihtiyaçtan daha fazlasını verir, hangi port açılmaya hiç işi yoktur, hangi env var bir gizliyi ortaya çıkarır. İkisi birlikte ya da ikisinden daha güçlüdür; LLM’yi tarayıcı olmayan inceleyici olarak değerlendirin.
Bugün kodu denetlemek için en iyi açık model hangisi?
24GB VRAM için Qwen 2.5 Coder 32B ve DeepSeek Coder V3 mevcut parlak noktadır. 16GB için, düşük niceleştirme ile Qwen 2.5 Coder 14B veya Llama 3.3 70B. 8GB için, Phi-4 veya Qwen 2.5 Coder 7B hala yararlı incelemeler geri veriyor. Resim aydan aya değişir; bir çalışma zamanı seçin ve iniyorken modelleri değiştirin.
Bu uygulamalar buluta herhangi bir şey gönderiyor mu?
Modeller tümünde yerel olarak çalışır. Bazı uygulamalar telemetri (kilitlenme raporları, özellik kullanımı) yapar inşa etmedikçe. Uygulamanın telemetri belgelerini okuyun ve istemediğinizi kapatın. Ollama, Jan ve GPT4All çevrimdışı kalmak konusunda en katıdır.
Ağdan kesilmiş bir makinede bunlardan birini kullanabilir miyim?
Ollama, Jan ve GPT4All hepsi model dosyalarını yan yüklüyorsanız tam çevrimdışı yüklemeyi destekler. LM Studio yapabilir, ancak model kataloğu interneti bekler. Open WebUI kendi donanımınızda çalışır ve yapılandırıldıktan sonra harici bağlantı gerektirmez.
Continue’da bir modeli çalıştırma ile LM Studio arasında fark nedir?
Continue modeli kendisi çalıştırmaz; IDE’nizin içinde yerel bir sunucuyla (Ollama, LM Studio, vLLM) konuşan bir istemcidir. LM Studio sunucu. Onları eşleştirin: LM Studio veya Ollama çalıştırın, devam etmesine bağlayın ve editör içinde kodu denetleyin.
