// local-llm · Mobile-Artificial-Intelligence/maid

maid

maidは、Mobile-Artificial-Intelligenceが公開しているオープンソースのローカルLLMプロジェクトです(GitHub: Mobile-Artificial-Intelligence/maid)。GitHubスターは2,713、フォークは296で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年9月30日です。

Maid is a free and open source application for interfacing with llama.cpp models locally, and with Anthropic, DeepSeek, Ollama, Mistral and OpenAI models rem…

★ 2.7k スター⑂ 296 フォークMIT更新 2026年9月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

GitHubスター
2,713
フォーク
296
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年9月30日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
GitHub repo
// 仕組み

仕組み

  1. Install the runtime

    One binary or app gets you a working local model setup.

  2. Download a model

    Pick a size that fits your RAM/VRAM; smaller models run on laptops.

  3. Chat or integrate

    Use the built-in UI, or point OpenAI-compatible clients at it.

  4. Go private

    Airplane mode works — your prompts never leave the device.

// 機能

選ばれる理由

Extensible

RAG, tools, and agents build on the same base.

Quantized efficiency

Smart compression runs big models on modest hardware.

Offline capable

Works on planes, in basements, behind firewalls.

Model choice

Swap between hundreds of open models freely.

OpenAI-compatible APIs

Existing tools plug in by changing one URL.

Document chat

Ask questions over your PDFs, notes, and codebases.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid.git
    cd maid
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains maid?

It is an open-source project at Mobile-Artificial-Intelligence/maid with 296 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is maid free for commercial use?

MIT licensed — use it commercially, no strings attached.

Is it really private?

Yes — with no network calls, there's nothing to leak.

Are local models as good as GPT-4?

Close on many tasks now; frontier cloud models still lead on hard reasoning.

What hardware do I need?

8B models run on 16GB RAM; bigger models want a real GPU.

// さらに探索

似ているツール

ローカルLLM

node-llama-cpp

Run AI models locally on your machine with node.js bindings for llama.cpp. Enforce a JSON schema on the model output on the generation level

★ 2.2k スターMIT
ガイドを見る →
ローカルLLM

litellm

The fastest, litest AI Gateway. Rust core with Python SDK. Call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format with cost tracking, guardrails, load balancing, an…

★ 60.1k スターCustom
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

WeKnora

Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.

★ 31.9k スターUnknown
ガイドを見る →
ローカルLLM

atomic-agent

Atomic Agent is a local-first AI agent. Runs open-weight models on your own machine via llama.cpp.

★ 2.7k スターMIT
ガイドを見る →
ローカルLLM

shimmy

⚡ Pure-Rust WebGPU inference engine — OpenAI-API compatible, GGUF native, runs on any GPU. No Python. No llama.cpp. Single binary.

★ 5.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
ローカルLLM

DeepSeek-Coder-V2

DeepSeek-Coder-V2 — DeepSeek's open code model family that challenged closed-source code models.

★ 7.0k スターMIT
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: ローカルLLM

LibreAIカタログに掲載されたローカルLLMプロジェクトの中で最もスターの多いもの — maidが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る local-llm

さらに見る: ローカルLLM

カタログの中でmaidとスター数が近いローカルLLMプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

maidを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。