كيفية استخدام جهاز الكمبيوتر الخاص بك كمركز محلي للذكاء الاصطناعي: دليل عملي ومقارن

¿كيفية استخدام جهاز الكمبيوتر الخاص بك كمركز محلي للذكاء الاصطناعي؟ لم يعد الذكاء الاصطناعي حكراً على الشركات الكبرى أو خبراء الحوسبة السحابية. يتطلع عدد متزايد من المستخدمين إلى الاستفادة من حلول الذكاء الاصطناعي مباشرة من أجهزة الكمبيوتر الشخصية الخاصة بهم لمهام تتراوح من إنشاء النصوص إلى أتمتة العمليات الإبداعية أو التقنية، كل ذلك مع أقصى قدر من الخصوصية ودون الاعتماد على خوادم خارجية. حوّل جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى مركز محلي للذكاء الاصطناعي إنها حقيقة ميسورة التكلفة ويمكن الوصول إليها تقريبًا لأي متحمس أو محترف أو طالب، حتى لو لم تكن معداتك متطورة للغاية.

في هذه المقالة، ستكتشف كيفية تحويل جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى جوهر نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك. سنلقي نظرة على البدائل البرمجية الأكثر موصى بها، والاعتبارات الرئيسية المتعلقة بالأجهزة والنماذج والميزات، إلى جانب مزايا العمل مع الذكاء الاصطناعي المحلي من حيث الخصوصية والتخصيص. بالإضافة إلى ذلك، سأرشدك خلال اختيار وتثبيت والحصول على أقصى استفادة من نماذج LLM والتطبيقات والموارد، ومقارنة أفضل البرامج وتقديم النصائح لجعل تجربة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك سلسة وآمنة، سواء على Windows أو Mac أو Linux.

لماذا تستخدم جهاز الكمبيوتر الخاص بك كمركز محلي للذكاء الاصطناعي؟

إن استخدام الكمبيوتر الخاص بك كمنصة مركزية للذكاء الاصطناعي يوفر مزايا يصعب مطابقتها مع الخدمات السحابية. أحد أهم الأسباب هو الخصوصية: عندما تتفاعل مع برامج الدردشة الآلية في السحابة، يتم تخزين بياناتك وطلباتك على خوادم تابعة لجهات خارجية، وعلى الرغم من أن الشركات تنفذ تدابير أمنية، هناك دائما خطر التسرب أو سوء الاستخدام. إن معالجة المعلومات محليًا تعني أنك تتمتع بالتحكم الكامل في بياناتك. لا يمكن لأي شخص آخر الوصول إلى أسئلتك أو إجاباتك أو ملفاتك.

وهناك ميزة عظيمة أخرى وهي عدم الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت. باستخدام نظام محلي، يمكنك الاستمتاع بميزات الذكاء الاصطناعي حتى لو كان لديك اتصال غير مستقر، أو تعيش في منطقة ذات تغطية ضعيفة، أو تريد ببساطة العمل دون اتصال بالإنترنت لأسباب أمنية. بالإضافة إلى ذلك، فإن التخصيص أكبر بكثير: يمكنك اختيار النموذج الذي يناسبك بشكل أفضل، وتخصيصه وفقًا لاحتياجاتك، وضبط كل معلمة بدقة - وهو أمر نادرًا ما يكون ممكنًا مع خدمات السحابة المعلبة.

ولا يقل أهمية عن ذلك الجانب الاقتصادي. على الرغم من أن الخدمات السحابية تقدم إصدارات مجانية، فإن الاستخدام المتقدم يتضمن الاشتراكات، أو المدفوعات الرمزية، أو استهلاك الموارد. عند العمل محليًا، الحد الوحيد هو سعة الأجهزة لديك.

ماذا تحتاج للبدء؟ الأجهزة والمتطلبات الأساسية

إن الفكرة العامة القائلة بأن العمل مع الذكاء الاصطناعي يتطلب أجهزة كمبيوتر متطورة أو وحدات معالجة رسومية فائقة القوة أصبحت الآن شيئًا من الماضي. لقد تم تحسين نماذج اللغة الحالية لتعمل على أجهزة الكمبيوتر المنزلية، والعديد منها، وخاصة النماذج الكمية، يمكن تشغيله حتى بدون بطاقة رسومات مخصصة، باستخدام وحدة المعالجة المركزية فقط.

للحصول على تشغيل سلس وتجربة ممتعة، يوصى بالحصول على ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بحجم 8-16 جيجابايت على الأقل. ومعالج حديث إلى حد ما (Core i5 أو i7 من الجيل السادس وما بعده، أو ما يعادله من Ryzen). إذا كنت تعمل مع نماذج أكبر أو تريد أداءً أسرع، فإن وحدة معالجة الرسومات التي تحتوي على 4 جيجابايت من ذاكرة VRAM تُحدث فرقًا، خاصةً بالنسبة للمهام مثل إنشاء الصور أو الاستجابات النصية الطويلة جدًا.

على نظام Mac، تدعم شرائح Apple M1 والإصدارات الأحدث أيضًا نماذج LLM المحلية بأوقات استجابة جيدة جدًا. باختصار، إذا كان عمر جهاز الكمبيوتر الشخصي أو الكمبيوتر المحمول لديك أقل من سبع سنوات، فربما يمكنك البدء في تجربة الذكاء الاصطناعي المحلي.

ما هي التطبيقات والمنصات التي تحتاجها لتحويل جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى مركز محلي للذكاء الاصطناعي؟

إن قلب نظام الذكاء الاصطناعي المحلي الخاص بك هو التطبيقات المتخصصة التي تعمل على سد الفجوة بين الأجهزة ونماذج الذكاء الاصطناعي. ومن بين أبرزها سهولة الاستخدام والقوة والمرونة، تجدر الإشارة إلى:

• جي بي تي 4 آل: أحد الخيارات الأكثر شعبية وودية. إنه يسمح لك بتنزيل وتثبيت العديد من نماذج اللغة والتفاعل معها وتكوين معلمات مختلفة. إنه متعدد المنصات (Windows وMac وLinux) وعملية تثبيته بسيطة مثل أي برنامج سطح مكتب آخر.
• جان أي: تتميز بواجهتها الحديثة، والقدرة على تنظيم سلاسل المحادثة، وتوافقها مع النماذج المحلية والبعيدة (من OpenAI، على سبيل المثال، عبر واجهة برمجة التطبيقات). بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر واجهة برمجة التطبيقات المحلية الخاصة به والتي تحاكي واجهة OpenAI، مما يسمح بدمج Jan كواجهة خلفية للذكاء الاصطناعي في تطبيقات أخرى تتطلب مفتاح API ChatGPT، ولكن دون الاعتماد على الإنترنت.
• Llama.cpp وLM Studio: تتيح لك هذه الأدوات تشغيل نماذج LLM محليًا وتوفر الوصول إلى مكتبة شاملة من النماذج من Hugging Face ومستودعات أخرى.

الإجراء الأساسي عادة يكون على النحو التالي: قم بتنزيل التطبيق المختار من موقعه الرسمي، وقم بتثبيته على نظامك، وتصفح معرض القوالب المتوفرة (غالبًا ما يطلق عليه "The Hub" أو ما شابه). هناك يمكنك اختيار النموذج الذي تريده، والتحقق من حجمه ومتطلبات الذاكرة الخاصة به، وتنزيل كل شيء من الواجهة نفسها.

أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن تثبيتها محليًا

يعد عالم نماذج LLM مفتوحة المصدر عالمًا واسعًا ومتناميًا باستمرار. بالإضافة إلى تلك التي تقدمها OpenAI (والتي تتطلب اتصالاً سحابيًا)، هناك العديد من البدائل الجاهزة للعمل محليًا: Mistral 7B، وTinyLlama Chat، وNous Hermes 2، وMixol 8X 7B، وغيرها. تتميز العديد من هذه النماذج بأنها كمية، مما يعني أنها تشغل مساحة أقل وتتطلب ذاكرة وصول عشوائي (RAM) أقل على حساب التضحية بقدر صغير من الدقة.

للمبتدئين يوصى باستخدام النماذج الصغيرة والمتوسطة، مثل Mistro Instruct 7B أو TinyLlama Chat، لأنها تفرغ الشحنة بسرعة ولا تفرط في تحميل النظام. إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي (RAM) ومساحة تخزين أكبر، جرب نماذج أكثر اكتمالاً مثل Mixol 8X 7B، مع العلم أنه، على سبيل المثال، قد يتطلب ما يصل إلى 26 جيجابايت من مساحة القرص للنموذج فقط.

في جميع التطبيقات تقريبًا، يمكنك تصفية النماذج استنادًا إلى حجمها أو اللغة الأساسية أو التراخيص أو نوع المهام التي تم تدريبها عليها. (كتابة النصوص، وتوليد التعليمات البرمجية، والترجمة، وما إلى ذلك). كلما كان غرض النموذج محددًا أكثر، كلما كانت النتائج التي تحصل عليها أكثر دقة.

عملية خطوة بخطوة لتثبيت واستخدام الذكاء الاصطناعي المحلي

1. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته: انتقل إلى الموقع الرسمي لأداتك المفضلة (على سبيل المثال، GPT4All أو Jan AI)، وقم بتنزيل برنامج التثبيت لنظام التشغيل لديك، واتبع الخطوات التي تظهر على الشاشة. في Windows، عادةً ما يكون معالجًا كلاسيكيًا؛ على نظام التشغيل Mac، قد يتطلب الأمر تمكين Rosetta لأجهزة الكمبيوتر التي تحتوي على معالج M1/M2؛ على Linux، سيكون لديك حزم DEB أو AppImage متاحة.

2. استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي وتنزيلها: بمجرد فتح التطبيق، قم بالوصول إلى مستكشف النموذج (في GPT4All هو "مساحة نموذج الاكتشاف"، في Jan AI، "المركز"). قم بتصفية الميزات ومراجعتها، وعندما تجد النموذج الذي يناسبك أكثر، انقر فوق "تنزيل". سيتم إعلامك بالحجم والمتطلبات قبل الاستمرار.

3. الاختيار والتنفيذ الأولي: بمجرد تنزيل القالب، حدده في التطبيق وابدأ محادثة أو مهمة جديدة. اكتب استفسارك أو طلبك وانتظر الرد. إذا لاحظت استجابات بطيئة، فحاول استخدام نماذج أخف أو ضبط الإعدادات.

4. ضبط المعلمات والتجربة: في معظم البرامج، يمكنك تعديل الحد الأقصى لعدد الرموز (الذي يحد من طول الاستجابات)، بالإضافة إلى تفاصيل أخرى مثل درجة الحرارة، وtop_p، وما إلى ذلك. جرب إعدادات مختلفة حتى تجد التوازن بين السرعة وجودة النتائج التي تناسبك.

5. تنظيم وتخصيص المواضيع: تتيح لك العديد من البرامج إنشاء سلاسل محادثة بأسماء وأغراض مختلفة (أفكار فيديو، وكتابة إبداعية، ومساعدة في الترميز، وما إلى ذلك)، ويمكنك أيضًا حفظ تعليمات مخصصة لكل سلسلة، مما يسهل التفاعل.

إدارة الموارد وتحسين الأداء

إن الحد الرئيسي للذكاء الاصطناعي المحلي هو الأجهزة: عندما يكون النموذج كبيرًا جدًا بالنسبة لذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، فقد تحدث عمليات تباطؤ أو أعطال أو حتى أخطاء في التنفيذ. توفر أفضل التطبيقات تحذيرات مسبقة عند اختيار طراز ثقيل جدًا بالنسبة لجهازك.

تتميز Jan AI بدمج مراقب الموارد على الشاشة الذي يوضح لك في الوقت الحقيقي استهلاك ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) وسرعة المعالجة (الرموز في الثانية). بهذه الطريقة، يمكنك دائمًا معرفة ما إذا كان فريقك قد وصل إلى الحد الأقصى أم لا يزال بإمكانك الاستفادة منه بشكل أكبر.

إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك يحتوي على بطاقة رسوميات Nvidia وتريد الاستفادة منها، تسمح بعض التطبيقات بتسريع وحدة معالجة الرسومات عن طريق تثبيت CUDA. يمكن أن يؤدي هذا إلى مضاعفة السرعة في المهام الثقيلة. يرجى الرجوع دائمًا إلى الوثائق الرسمية لتثبيت دعم وحدة معالجة الرسومات وتمكينه بشكل صحيح.

مزايا القياس الكمي: نماذج أخف وزناً وأكثر كفاءة

المصطلح الشائع عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي المحلي هو "التكميم". يتضمن ذلك تقليل دقة تخزين أوزان النموذج عن طريق تحويلها إلى أرقام تحتوي على عدد أقل من البتات، مما يقلل بشكل كبير من حجم قرص النموذج والذاكرة، مع الحد الأدنى من التأثير على جودة الاستجابة.

تأتي معظم النماذج القابلة للتنزيل بالفعل مقسمة إلى إصدارات مختلفة (4 بت، 8 بت، وما إلى ذلك). إذا كان النموذج الذي تريده موجودًا فقط في إصدار "كامل" ولا يستطيع فريقك نقله، فهناك تطبيقات تسمح لك بقياسه بنفسك (على سبيل المثال، GPTQ).

هذه التقنية يجعل من الممكن تشغيل نماذج قوية على أجهزة الكمبيوتر القديمة أو ذات الموارد المحدودةمع الحفاظ على الخصوصية والاستقلال عن السحابة.

مقارنة بين أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المحلية: GPT4All مقابل Jan AI

يوفر كلا التطبيقين كل ما تحتاجه لتحويل جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى مركز ذكاء اصطناعي قوي، ولكن لكل منهما ميزاته الفريدة التي قد تساعدك في اختيار أحدهما أو الآخر اعتمادًا على تفضيلاتك.

• سهولة الاستخدام: GPT4 الكل إنه بسيط للغاية، ويتم التثبيت بسرعة ويتم تنزيل النماذج من خلال واجهة واضحة وسهلة الاستخدام. من ناحية أخرى، يوفر Jan AI تنظيمًا أكثر تقدمًا للمحادثة والقدرة على تخصيص التعليمات وسير العمل بشكل أكبر.
• التوافق: يدعم كلاهما أنظمة Windows وMac وLinux. يضيف Jan AI التكامل المباشر مع التطبيقات الأخرى من خلال واجهة برمجة التطبيقات المحلية الخاصة به.
• مراقبة الموارد: يوفر Jan AI لوحة معلومات في الوقت الفعلي لاستهلاك الموارد، وهي مفيدة للفرق التي لديها قيود. يقدم GPT4All الحد الأدنى من المتطلبات ويحذرك في حالة عدم قدرة جهازك على تلبية المتطلبات الدنيا.
• ملحقات: يتيح لك Jan تثبيت ملحقات تعمل على توسيع الوظيفة (على سبيل المثال، مراقب الموارد المذكور أعلاه)، وهو أمر غير موجود في GPT4All.

توصيتي لك هي تجربة كليهما ومعرفة أيهما يناسب سير عملك وفريقك بشكل أفضل.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها والأسئلة الشائعة

من الشائع مواجهة بعض التحديات عند تنزيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتثبيتها، خاصة عند التعامل مع ملفات كبيرة أو وجود موارد محدودة في فريق ما. أحد الأخطاء الأكثر شيوعًا هو الفشل في الجلب. في هذه الحالات، من الجيد التحقق من اتصالك، أو مسح مساحة القرص، أو إعادة تشغيل التطبيق. غالبًا ما توفر مجتمعات دعم كل برنامج، بالإضافة إلى ويكياتها أو منتدياتها الرسمية، حلولاً خطوة بخطوة.

من حيث الأمان، يعد استخدام الذكاء الاصطناعي المحلي أكثر شفافية بكثير من التفاعل مع الخدمات عن بعد. تظل بياناتك وسجل محادثاتك على جهازك ولا يتم استخدامها لتدريب الخوارزميات الخارجية. ومع ذلك، كإجراء احترازي، يوصى بعدم مشاركة المعلومات الحساسة في أي تطبيق ذكاء اصطناعي، حتى محليًا.

ماذا لو كنت بحاجة إلى المزيد من الأداء؟ إذا كان بإمكانك تحمل تكلفة ترقية ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) (16 أو 32 جيجابايت) أو وحدة معالجة رسومية حديثة، فستعمل النماذج الأكبر حجمًا بسلاسة أكبر وستتمكن من تجربة ميزات متقدمة مثل التفاعل المتعدد الوسائط (النص والصورة والصوت). بخلاف ذلك، هناك نماذج خفيفة الوزن ومحسنة للغاية تعمل بشكل جيد للغاية في معظم المهام اليومية.

التجربة غير متصلة بالإنترنت تمامًا: بمجرد تنزيل النماذج، يعمل التطبيق دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت، مما يزيد من الخصوصية ويسمح لك بالعمل في أي ظرف.

نظام بيئي محلي للذكاء الاصطناعي يتطور باستمرار

لقد وصلت حلول الذكاء الاصطناعي المحلية الحالية لأجهزة الكمبيوتر إلى مستوى من النضج يجعلها الآن بديلاً قويًا للخدمات السحابية. إن التنوع الهائل في النماذج وسهولة التثبيت وقدرات التخصيص تجعل الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المتطور متاحًا للجميع.

تساهم شركات مثل Google وMicrosoft أيضًا بدورها من خلال منصات مركزية (مثل AI Hub أو Copilot على Windows)، ولكن الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي المحلي تكمن في حقيقة أن يمكنك تخصيص مركزك المخصص وفقًا لسير العمل والخصوصية والأهداف المحددة لديك..

مع العلم أنك مستخدم واضح للذكاء الاصطناعي، نقترح عليك أن تبدأ في التعلم أكثر والاستفادة من إمكانيات ChatGPT وغيرها، حيث يمكنك الآن، على سبيل المثال، الحصول على مقارنة الأسعار على ChatGPT.

الآن أصبح لديك الأدوات والأدلة والحيل اللازمة لتحويل جهاز الكمبيوتر الخاص بك إلى مركز حقيقي للذكاء الاصطناعي، رفع الابتكار والسيطرة المطلقة على معلوماتك إلى مستوى آخر. نأمل أن تكون قد تعرفت الآن على كيفية استخدام جهاز الكمبيوتر الخاص بك كمركز محلي للذكاء الاصطناعي.