Як выкарыстоўваць ПК у якасці лакальнага цэнтра штучнага інтэлекту: практычны і параўнальны дапаможнік

¿Як выкарыстоўваць свой ПК у якасці лакальнага цэнтра штучнага інтэлекту? Штучны інтэлект больш не з'яўляецца выключнай сферай дзейнасці буйных карпарацый або экспертаў па воблачных тэхналогіях. Усё больш і больш карыстальнікаў імкнуцца выкарыстоўваць рашэнні штучнага інтэлекту непасрэдна са сваіх персанальных кампутараў для выканання задач, пачынаючы ад генерацыі тэкстаў і заканчваючы аўтаматызацыяй творчых або тэхнічных працэсаў, і ўсё гэта з максімальнай прыватнасцю і без залежнасці ад знешніх сервераў. Ператварыце свой ПК у лакальны цэнтр штучнага інтэлекту Гэта даступная рэальнасць, даступная практычна любому энтузіясту, прафесіяналу ці студэнту, нават калі ваша абсталяванне не з'яўляецца найсучаснейшым.

У гэтым артыкуле вы даведаецеся, як ператварыць свой уласны камп'ютар у аснову вашай экасістэмы штучнага інтэлекту. Мы разгледзім найбольш рэкамендаваныя альтэрнатывы праграмнага забеспячэння, ключавыя меркаванні адносна абсталявання, мадэляў і функцый, а таксама перавагі працы з лакальным штучным інтэлектам з пункту гледжання прыватнасці і персаналізацыі. Акрамя таго, я правяду вас праз выбар, усталёўку і атрыманне максімальнай аддачы ад мадэляў, праграм і рэсурсаў LLM, параўнаю лепшыя праграмы і дам парады, каб зрабіць вашу працу са штучным інтэлектам гладкай і бяспечнай, няхай гэта будзе на Windows, Mac або Linux.

Навошта выкарыстоўваць ПК як лакальны цэнтр штучнага інтэлекту?

Выкарыстанне кампутара ў якасці цэнтральнай платформы штучнага інтэлекту дае перавагі, якія цяжка параўнаць з хмарнымі сэрвісамі. Адной з найважнейшых прычын з'яўляецца прыватнасць: калі вы ўзаемадзейнічаеце з чат-ботамі ў воблаку, вашы даныя і запыты ў канчатковым выніку захоўваюцца на серверах трэціх бакоў, і, хоць кампаніі ўкараняюць меры бяспекі, Заўсёды існуе рызыка ўцечак або няправільнага выкарыстання. Лакальная апрацоўка інфармацыі азначае, што вы маеце поўны кантроль над сваімі дадзенымі. Ніхто іншы не мае доступу да вашых пытанняў, адказаў ці файлаў.

Яшчэ адна вялікая перавага — адсутнасць патрабаванняў да падлучэння да Інтэрнэту. З лакальнай сістэмай вы можаце карыстацца функцыямі штучнага інтэлекту, нават калі ў вас нестабільнае падключэнне, вы жывяце ў раёне з дрэнным пакрыццём або проста хочаце працаваць афлайн з меркаванняў бяспекі. Акрамя таго, магчымасці налады значна большыя: Вы можаце выбраць мадэль, якая вам найбольш падыходзіць, наладзіць яе пад свае патрэбы і дакладна наладзіць кожны параметр — тое, што рэдка магчыма з гатовымі хмарнымі сэрвісамі.

Не менш важны і эканамічны аспект. Нягледзячы на ​​тое, што хмарныя сэрвісы прапануюць бясплатныя версіі, пашыранае выкарыстанне прадугледжвае падпіскі, аплату токенаў або спажыванне рэсурсаў. Пры лакальнай працы адзіным абмежаваннем з'яўляецца магутнасць вашага абсталявання.

Што вам трэба для пачатку? Апаратнае забеспячэнне і асноўныя патрабаванні

Агульная думка пра тое, што для працы са штучным інтэлектам патрэбныя найноўшыя кампутары або звышмагутныя графічныя працэсары, цяпер адышла ў мінулае. Сучасныя моўныя мадэлі аптымізаваны для працы на хатніх кампутарах, і многія з іх, асабліва квантаваныя, можа працаваць нават без асобнай відэакарты, выкарыстоўваючы толькі працэсар.

Для бесперабойнай працы і прыемнага досведу рэкамендуецца мець не менш за 8-16 ГБ аператыўнай памяці. і дастаткова сучасны працэсар (Core i5 або i7 шостага пакалення і вышэй, альбо эквіваленты Ryzen). Калі вы працуеце з больш буйнымі мадэлямі або хочаце атрымаць больш высокую прадукцыйнасць, відэакарта з 4 ГБ відэапамяці мае значэнне, асабліва для такіх задач, як стварэнне малюнкаў або вельмі доўгія тэкставыя адказы.

На Mac чыпы Apple M1 і вышэй таксама падтрымліваюць лакальныя мадэлі LLM з вельмі добрым часам водгуку. Карацей кажучы, калі вашаму ПК або ноўтбуку менш за сем гадоў, вы, верагодна, можаце пачаць эксперыментаваць з лакальным штучным інтэлектам.

Якія праграмы і платформы патрэбныя, каб ператварыць ваш ПК у лакальны цэнтр штучнага інтэлекту?

Сэрца вашай лакальнай сістэмы штучнага інтэлекту — гэта спецыялізаваныя праграмы, якія ліквідуюць разрыў паміж вашым абсталяваннем і мадэлямі штучнага інтэлекту. Сярод найбольш прыкметных па прастаце выкарыстання, магутнасці і гнуткасці варта адзначыць:

• GPT4All: Адзін з самых папулярных і зручных варыянтаў. Гэта дазваляе спампоўваць і ўсталёўваць мноства моўных мадэляў, узаемадзейнічаць з імі і наладжваць розныя параметры. Гэта кросплатформенная праграма (Windows, Mac і Linux), і працэс яе ўстаноўкі такі ж просты, як і ў любой іншай настольнай праграме.
• Ян Ш.І.: Ён вылучаецца сваім сучасным інтэрфейсам, магчымасцю арганізацыі ланцужкоў размоў і сумяшчальнасцю як з лакальнымі, так і з аддаленымі мадэлямі (напрыклад, з OpenAI праз API). Акрамя таго, ён прапануе ўласны лакальны API, які эмулюе OpenAI, што дазваляе інтэграваць Jan у якасці бэкенда штучнага інтэлекту ў іншыя праграмы, якія патрабуюць ключа ChatGPT API, але без залежнасці ад Інтэрнэту.
• Llama.cpp і LM Studio: Гэтыя інструменты дазваляюць запускаць мадэлі LLM лакальна і забяспечваюць доступ да поўнай бібліятэкі мадэляў з Hugging Face і іншых рэпазіторыяў.

Асноўная працэдура звычайна выглядае наступным чынам: Запампуйце абраную праграму з афіцыйнага сайта, усталюйце яе на сваю сістэму і праглядзіце галерэю даступных шаблонаў (часта яна называецца «The Hub» ці падобная). Там вы можаце выбраць патрэбную мадэль, праверыць яе памер і патрабаванні да памяці, а таксама загрузіць усё з самога інтэрфейсу.

Найлепшыя мадэлі штучнага інтэлекту для лакальнай усталёўкі

Свет мадэляў LLM з адкрытым зыходным кодам велізарны і пастаянна расце. Акрамя тых, што прапануе OpenAI (якія патрабуюць падключэння да воблака), існуе мноства альтэрнатыў, гатовых да лакальнай працы: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B і іншыя. Многія з гэтых мадэляў квантаваныя, што азначае, што яны займаюць менш месца і патрабуюць менш аператыўнай памяці, але пры гэтым невялікая дакладнасць зніжаецца.

Для пачаткоўцаў Рэкамендуюцца мадэлі малога і сярэдняга памеру, такія як Mistro Instruct 7B або TinyLlama Chat, бо яны хутка разраджаюцца і не перагружаюць сістэму. Калі ваш камп'ютар мае больш аператыўнай памяці і месца для захоўвання, паспрабуйце больш поўныя мадэлі, такія як Mixol 8X 7B, ведаючы, што, напрыклад, для мадэлі можа спатрэбіцца да 26 ГБ дыскавай прасторы.

Амаль ва ўсіх праграмах вы можаце фільтраваць мадэлі ў залежнасці ад іх памеру, асноўнай мовы, ліцэнзій або тыпу задач, для якіх яны былі навучаны. (напісанне тэкстаў, генерацыя кода, пераклад і г.д.). Чым больш канкрэтная мэта мадэлі, тым больш дакладныя вынікі вы атрымаеце.

Пакрокавы працэс усталёўкі і выкарыстання лакальнага штучнага інтэлекту

1. Спампуйце і ўсталюйце прыкладанне: Перайдзіце на афіцыйны сайт абранага вамі інструмента (напрыклад, GPT4All або Jan AI), запампуйце праграму ўстаноўкі для вашай аперацыйнай сістэмы і выканайце інструкцыі на экране. У Windows гэта звычайна класічны майстар; На Mac можа спатрэбіцца ўключыць Rosetta для камп'ютараў з працэсарам M1/M2; У Linux вам будуць даступныя пакеты DEB або AppImage.

2. Даследуйце і спампуйце мадэлі штучнага інтэлекту: Пасля адкрыцця праграмы адкрыйце аглядальнік мадэляў (у GPT4All гэта «Discovery Model Space», у Jan AI — «The Hub»). Фільтруйце, праглядзіце функцыі і, калі знойдзеце мадэль, якая вам найбольш падабаецца, націсніце «Спампаваць». Перад працягам вам паведамяць пра памер і патрабаванні.

3. Выбар і першае выкананне: Пасля загрузкі шаблону выберыце яго ў дадатку і пачніце новую размову або задачу. Напішыце свой запыт або просьбу і чакайце адказу. Калі вы заўважылі павольныя рэакцыі, паспрабуйце выкарыстоўваць больш лёгкія мадэлі або адрэгулюйце налады.

4. Адкарэктуйце параметры і паэксперыментуйце: У большасці праграм можна змяніць максімальную колькасць токенаў (што абмяжоўвае даўжыню адказаў), а таксама іншыя дэталі, такія як тэмпература, top_p і г.д. Паспрабуйце розныя налады, пакуль не знойдзеце баланс паміж хуткасцю і якасцю вынікаў, які вам падыходзіць.

5. Арганізуйце і наладзьце тэмы: Шмат якія праграмы дазваляюць ствараць тэмы для размоў з рознымі назвамі і мэтамі (ідэі для відэа, творчае пісьмо, дапамога з кадаваннем і г.д.), а таксама захоўваць уласныя інструкцыі для кожнай тэмы, што спрашчае ўзаемадзеянне.

Кіраванне рэсурсамі і аптымізацыя прадукцыйнасці

Асноўным абмежаваннем лакальнага штучнага інтэлекту з'яўляецца абсталяванне: Калі мадэль занадта вялікая для вашай аператыўнай памяці, могуць узнікаць запаволенні, збоі або нават памылкі выканання. Найлепшыя праграмы папярэджваюць вас загадзя, калі вы выбіраеце мадэль, якая занадта цяжкая для вашай прылады.

Jan AI вылучаецца інтэграцыяй экраннага манітора рэсурсаў які паказвае вам у рэжыме рэальнага часу спажыванне аператыўнай памяці, працэсара і хуткасць апрацоўкі (токены ў секунду). Такім чынам, вы заўсёды можаце ведаць, ці знаходзіцца ваша каманда на мяжы сваіх магчымасцей, ці вы ўсё яшчэ можаце выціснуць з яе больш.

Калі на вашым кампутары ёсць відэакарта Nvidia, і вы хочаце скарыстацца яе перавагамі, Некаторыя праграмы дазваляюць паскарэнне на графічным працэсары шляхам усталёўкі CUDA. Гэта можа шматразова павялічыць хуткасць пры выкананні цяжкіх задач. Заўсёды звяртайцеся да афіцыйнай дакументацыі, каб правільна ўсталяваць і ўключыць падтрымку графічнага працэсара.

Перавагі колькаснай ацэнкі: больш лёгкія і эфектыўныя мадэлі

Распаўсюджаны тэрмін, калі гаворка ідзе пра лакальны штучны інтэлект, — гэта «квантаванне». Гэта прадугледжвае зніжэнне дакладнасці захоўвання ваг мадэлі шляхам пераўтварэння іх у лікі з меншай колькасцю бітаў, што значна памяншае памер дыска і памяці мадэлі з мінімальным уплывам на якасць адказу.

Большасць мадэляў, якія можна спампаваць, ужо маюць квантаванне ў розных версіях (4-бітная, 8-бітная і г.д.). Калі патрэбная вам мадэль існуе толькі ў «поўнай» версіі, і ваша каманда не можа яе перанесці, існуюць праграмы, якія дазваляюць самастойна ацаніць яе колькасна (напрыклад, GPTQ).

Гэтая тэхніка дазваляе запускаць магутныя мадэлі на старых або абмежаваных рэсурсах ПК, захоўваючы пры гэтым прыватнасць і незалежнасць ад воблака.

Параўнанне найлепшых лакальных інструментаў штучнага інтэлекту: GPT4All супраць Jan AI

Абедзве праграмы прапануюць усё неабходнае, каб ператварыць ваш ПК у магутны цэнтр штучнага інтэлекту, але кожная з іх мае свае ўнікальныя функцыі, якія могуць дапамагчы вам выбраць адну ці другую ў залежнасці ад вашых пераваг.

• Прастата ў выкарыстанні: GPT4All Гэта вельмі проста, усталёўка хуткая, а загрузка мадэляў ажыццяўляецца праз зразумелы і зручны інтэрфейс. З іншага боку, Jan AI прапануе больш прасунутую арганізацыю размоў і магчымасць далейшай налады інструкцый і працоўных працэсаў.
• Сумяшчальнасць: Абодва падтрымліваюць Windows, Mac і Linux. Jan AI дадае прамую інтэграцыю з іншымі праграмамі праз свой лакальны API.
• Маніторынг рэсурсаў: Jan AI забяспечвае панэль кіравання спажываннем рэсурсаў у рэжыме рэальнага часу, што карысна для каманд з абмежаваннямі. GPT4All паведамляе пра мінімальныя патрабаванні і папярэджвае, калі ваша абсталяванне можа не адпавядаць патрабаванням.
• Пашырэнні: Jan дазваляе ўсталёўваць пашырэнні, якія пашыраюць функцыянальнасць (напрыклад, вышэйзгаданы манітор рэсурсаў), чаго няма ў GPT4All.

Мая рэкамендацыя — паспрабаваць абодва варыянты і паглядзець, які з іх лепш за ўсё падыходзіць для вашага працоўнага працэсу і вашай каманды.

Непаладак і часта задаваныя пытанні

Пры загрузцы і ўсталёўцы мадэляў штучнага інтэлекту часта ўзнікаюць некаторыя праблемы, асабліва пры працы з вялікімі файламі або абмежаваных рэсурсах каманды. Адна з найбольш распаўсюджаных памылак — гэта немагчымасць атрымання. У такіх выпадках варта праверыць падключэнне, ачысціць месца на дыску або перазапусціць праграму. Суполкі падтрымкі кожнай праграмы, а таксама іх афіцыйныя вікі ці форумы часта прапануюць пакрокавыя рашэнні.

З пункту гледжання бяспекі, выкарыстанне лакальнага штучнага інтэлекту значна больш празрыстае, чым узаемадзеянне з аддаленымі сэрвісамі. Вашы даныя і гісторыя размоў застаюцца на вашай прыладзе і не выкарыстоўваюцца для навучання знешніх алгарытмаў. Аднак у якасці меры засцярогі рэкамендуецца не абменьвацца канфідэнцыйнай інфармацыяй ні ў адным дадатку штучнага інтэлекту, нават лакальна.

Што рабіць, калі вам патрэбна яшчэ большая прадукцыйнасць? Калі вы можаце дазволіць сабе павелічэнне аператыўнай памяці (16 або 32 ГБ) або сучасны графічны працэсар, больш буйныя мадэлі будуць працаваць больш плаўна, і вы зможаце эксперыментаваць з пашыранымі функцыямі, такімі як мультымадальнае ўзаемадзеянне (тэкст, выява, голас). У адваротным выпадку існуюць лёгкія, высокааптымізаваныя мадэлі, якія вельмі добра спраўляюцца з большасцю паўсядзённых задач.

Вопыт цалкам афлайн: Пасля загрузкі мадэляў праграма працуе без падлучэння да Інтэрнэту, што максімальна забяспечвае прыватнасць і дазваляе працаваць у любых абставінах.

Пастаянна развіваецца лакальная экасістэма штучнага інтэлекту

Сучасныя лакальныя рашэнні штучнага інтэлекту для ПК дасягнулі ўзроўню сталасці, які робіць іх надзейнай альтэрнатывай воблачным сэрвісам. Велізарная разнастайнасць мадэляў, прастата ўстаноўкі і магчымасці налады дэмакратызуюць доступ да перадавога штучнага інтэлекту.

Такія кампаніі, як Google і Microsoft, таксама ўносяць свой уклад праз цэнтралізаваныя платформы (напрыклад, AI Hub або Copilot у Windows), але рэальны патэнцыял лакальнага штучнага інтэлекту заключаецца ў тым, што Вы можаце наладзіць свой уласны цэнтр у адпаведнасці з вашымі канкрэтнымі працоўнымі працэсамі, прыватнасцю і мэтамі..

Ведаючы, што вы з'яўляецеся відавочным карыстальнікам штучнага інтэлекту, мы прапануем вам пачаць вывучаць яшчэ больш і выкарыстоўваць магчымасці ChatGPT і іншых, бо, напрыклад, цяпер вы можаце мець параўнанне цэн на ChatGPT.

Цяпер у вашым распараджэнні ёсць інструменты, кіраўніцтвы і хітрасці, неабходныя для пераўтварэння вашага ПК у сапраўдны цэнтр штучнага інтэлекту, Вывядзенне інавацый і абсалютнага кантролю над вашай інфармацыяй на новы ўзровень. Спадзяемся, што цяпер вы ведаеце, як выкарыстоўваць свой ПК у якасці лакальнага цэнтра штучнага інтэлекту.