نحوه استفاده از رایانه شخصی خود به عنوان یک مرکز محلی هوش مصنوعی: یک راهنمای عملی و مقایسه‌ای

¿چگونه از رایانه شخصی خود به عنوان یک مرکز محلی هوش مصنوعی استفاده کنیم؟ هوش مصنوعی دیگر حوزه انحصاری شرکت‌های بزرگ یا متخصصان فضای ابری نیست. کاربران بیشتر و بیشتری به دنبال استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی مستقیماً از رایانه‌های شخصی خود برای انجام وظایفی از تولید متن گرفته تا خودکارسازی فرآیندهای خلاقانه یا فنی، با حداکثر حریم خصوصی و بدون تکیه بر سرورهای خارجی هستند. کامپیوتر خود را به یک مرکز محلی هوش مصنوعی تبدیل کنید این یک واقعیت مقرون به صرفه است و تقریباً در دسترس هر علاقه‌مندی، چه حرفه‌ای و چه دانشجویی، قرار دارد، حتی اگر تجهیزات شما پیشرفته نباشد.

در این مقاله، شما خواهید آموخت که چگونه کامپیوتر خود را به هسته اکوسیستم هوش مصنوعی خود تبدیل کنید. ما به رایج‌ترین جایگزین‌های نرم‌افزاری، ملاحظات کلیدی در مورد سخت‌افزار، مدل‌ها و ویژگی‌ها، همراه با مزایای کار با هوش مصنوعی محلی از نظر حریم خصوصی و شخصی‌سازی، نگاهی خواهیم انداخت. بعلاوه، من شما را در انتخاب، نصب و بهره‌برداری حداکثری از مدل‌ها، برنامه‌ها و منابع LLM راهنمایی خواهم کرد، بهترین برنامه‌ها را مقایسه خواهم کرد و نکاتی را ارائه خواهم داد تا تجربه هوش مصنوعی شما، چه در ویندوز، مک یا لینوکس، روان و ایمن باشد.

چرا از رایانه شخصی خود به عنوان یک مرکز محلی هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

استفاده از رایانه شما به عنوان یک پلتفرم هوش مصنوعی مرکزی مزایایی را ارائه می‌دهد که به سختی می‌توان با سرویس‌های ابری مقایسه کرد. یکی از مهمترین دلایل، حریم خصوصی است: وقتی با چت‌بات‌ها در فضای ابری تعامل می‌کنید، داده‌ها و درخواست‌های شما در سرورهای شخص ثالث ذخیره می‌شوند و اگرچه شرکت‌ها اقدامات امنیتی را اجرا می‌کنند، همیشه خطر نشت یا سوءاستفاده وجود دارد. پردازش اطلاعات به صورت محلی به این معنی است که شما کنترل کاملی بر داده‌های خود دارید. هیچ کس دیگری به سوالات، پاسخ‌ها یا فایل‌های شما دسترسی ندارد.

یکی دیگر از مزایای بزرگ، عدم نیاز به اتصال به اینترنت است. با یک سیستم داخلی، می‌توانید از ویژگی‌های هوش مصنوعی لذت ببرید، حتی اگر اتصال ناپایداری داشته باشید، در منطقه‌ای با پوشش ضعیف زندگی کنید یا به دلایل امنیتی بخواهید آفلاین کار کنید. علاوه بر این، سفارشی‌سازی بسیار بیشتر است: شما می‌توانید مدلی را که برای شما مناسب‌تر است انتخاب کنید، آن را با نیازهای خود سفارشی کنید و هر پارامتر را به طور دقیق تنظیم کنید - چیزی که به ندرت با سرویس‌های ابری از پیش تعیین‌شده امکان‌پذیر است.

جنبه اقتصادی نیز از اهمیت کمتری برخوردار نیست. اگرچه سرویس‌های ابری نسخه‌های رایگان ارائه می‌دهند، اما استفاده پیشرفته شامل اشتراک، پرداخت توکن یا مصرف منابع می‌شود. هنگام کار به صورت محلی، تنها محدودیت، ظرفیت سخت‌افزار شماست.

برای شروع به چه چیزهایی نیاز دارید؟ سخت‌افزار و الزامات اولیه

این ایده کلی که کار با هوش مصنوعی نیاز به کامپیوترهای پیشرفته یا پردازنده‌های گرافیکی فوق‌العاده قدرتمند دارد، اکنون به گذشته تعلق دارد. مدل‌های زبانی فعلی برای اجرا بر روی کامپیوترهای خانگی بهینه شده‌اند و بسیاری از آنها، به ویژه مدل‌های کوانتیزه شده، حتی بدون کارت گرافیک اختصاصی هم قابل اجرا است، فقط با استفاده از CPU.

برای عملکرد روان و یک تجربه لذت‌بخش، توصیه می‌شود حداقل ۸ تا ۱۶ گیگابایت رم داشته باشید. و یک پردازنده نسبتاً مدرن (Core i5 یا i7 نسل ششم به بعد، یا معادل‌های Ryzen). اگر با مدل‌های بزرگ‌تری کار می‌کنید یا عملکرد سریع‌تری می‌خواهید، یک پردازنده گرافیکی (GPU) با ۴ گیگابایت حافظه ویدیویی (VRAM) تفاوت ایجاد می‌کند، به‌خصوص برای کارهایی مانند تولید تصویر یا پاسخ‌های متنی بسیار طولانی.

در مک، تراشه‌های Apple M1 و بالاتر نیز از مدل‌های LLM محلی با زمان پاسخگویی بسیار خوب پشتیبانی می‌کنند. خلاصه اینکه، اگر کامپیوتر یا لپ‌تاپ شما کمتر از هفت سال قدمت دارد، احتمالاً می‌توانید شروع به آزمایش هوش مصنوعی محلی کنید.

برای تبدیل رایانه شخصی خود به یک مرکز محلی هوش مصنوعی به چه برنامه‌ها و پلتفرم‌هایی نیاز دارید؟

قلب سیستم هوش مصنوعی محلی شما، برنامه‌های تخصصی هستند که شکاف بین سخت‌افزار و مدل‌های هوش مصنوعی شما را پر می‌کنند. از جمله قابل توجه‌ترین موارد به دلیل سهولت استفاده، قدرت و انعطاف‌پذیری آنها، شایان ذکر است:

• GPT4All: یکی از محبوب‌ترین و دوستانه‌ترین گزینه‌ها. این به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های زبانی زیادی را دانلود و نصب کنید، با آنها تعامل داشته باشید و پارامترهای مختلف را پیکربندی کنید. این برنامه چند پلتفرمی (ویندوز، مک و لینوکس) است و مراحل نصب آن به سادگی هر برنامه دسکتاپ دیگری است.
• جان ای آی: این نرم‌افزار به خاطر رابط کاربری مدرن، قابلیت سازماندهی رشته‌های گفتگو و سازگاری با مدل‌های محلی و از راه دور (مثلاً از OpenAI از طریق API) متمایز است. علاوه بر این، API محلی خود را ارائه می‌دهد که APIهای OpenAI را شبیه‌سازی می‌کند و به Jan اجازه می‌دهد تا به عنوان یک backend هوش مصنوعی در سایر برنامه‌هایی که به کلید API ChatGPT نیاز دارند، ادغام شود، اما بدون نیاز به اینترنت.
• استودیو Llama.cpp و LM: این ابزارها به شما امکان می‌دهند مدل‌های LLM را به صورت محلی اجرا کنید و به یک کتابخانه جامع از مدل‌ها از Hugging Face و سایر مخازن دسترسی داشته باشید.

روش اصلی معمولاً به شرح زیر است: برنامه‌ی انتخاب‌شده را از وب‌سایت رسمی آن دانلود کنید، آن را روی سیستم خود نصب کنید و گالری قالب‌های موجود (که اغلب «The Hub» یا مشابه آن نامیده می‌شود) را مرور کنید. در آنجا می‌توانید مدل مورد نظر خود را انتخاب کنید، اندازه و حافظه مورد نیاز آن را بررسی کنید و همه چیز را از خود رابط دانلود کنید.

مدل‌های برتر هوش مصنوعی برای نصب محلی

دنیای مدل‌های LLM متن‌باز، گسترده و دائماً در حال رشد است. جدا از مواردی که توسط OpenAI ارائه می‌شوند (که نیاز به اتصال ابری دارند)، گزینه‌های زیادی برای کار به صورت محلی وجود دارند: Mistral 7B، TinyLlama Chat، Nous Hermes 2، Mixol 8X 7B و موارد دیگر. بسیاری از این مدل‌ها کوانتیزه شده‌اند، به این معنی که فضای کمتری اشغال می‌کنند و به رم کمتری نیاز دارند، البته به قیمت از دست دادن مقدار کمی از دقت.

برای مبتدیان مدل‌های کوچک-متوسط، مانند Mistro Instruct 7B یا TinyLlama Chat، توصیه می‌شوند، زیرا به سرعت تخلیه می‌شوند و سیستم را بیش از حد بار نمی‌کنند. اگر کامپیوتر شما رم و فضای ذخیره‌سازی بیشتری داردمدل‌های کامل‌تری مانند Mixol 8X 7B را امتحان کنید، با این فرض که مثلاً ممکن است فقط برای این مدل به ۲۶ گیگابایت فضای دیسک نیاز داشته باشد.

تقریباً در همه برنامه‌ها می‌توانید مدل‌ها را بر اساس اندازه، زبان اصلی، مجوزها یا نوع وظایفی که برای آنها آموزش دیده‌اند، فیلتر کنید. (نوشتن متن، تولید کد، ترجمه و غیره). هرچه هدف مدل دقیق‌تر باشد، نتایج دقیق‌تری به دست می‌آید.

فرآیند گام به گام نصب و استفاده از هوش مصنوعی محلی

1. برنامه را دانلود و نصب کنید: به وب‌سایت رسمی ابزار مورد نظر خود (مثلاً GPT4All یا Jan AI) بروید، نصب‌کننده‌ی مربوط به سیستم عامل خود را دانلود کنید و مراحل روی صفحه را دنبال کنید. در ویندوز، معمولاً یک ویزارد کلاسیک است؛ در مک، ممکن است لازم باشد Rosetta را برای رایانه‌هایی با پردازنده M1/M2 فعال کنید؛ در لینوکس، بسته‌های DEB یا AppImage در دسترس خواهند بود.

۲. مدل‌های هوش مصنوعی را بررسی و دانلود کنید: پس از باز کردن برنامه، به کاوشگر مدل دسترسی پیدا کنید (در GPT4All این «فضای مدل اکتشافی» و در Jan AI «هاب» است). ویژگی‌ها را فیلتر کنید، بررسی کنید و وقتی مدلی را که بیشتر از همه برایتان جذاب است پیدا کردید، روی «دانلود» کلیک کنید. قبل از ادامه، از اندازه و الزامات مطلع خواهید شد.

۳. انتخاب و اولین اجرا: پس از دانلود الگو، آن را در برنامه انتخاب کنید و یک مکالمه یا کار جدید را شروع کنید. سوال یا درخواست خود را بنویسید و منتظر پاسخ باشید. اگر متوجه واکنش‌های کند شدید، از مدل‌های سبک‌تر استفاده کنید یا تنظیمات را تغییر دهید.

۴. پارامترها را تنظیم کنید و آزمایش کنید: در اکثر برنامه‌ها می‌توانید حداکثر تعداد توکن‌ها (که طول پاسخ‌ها را محدود می‌کند) و همچنین سایر جزئیات مانند دما، top_p و غیره را تغییر دهید. تنظیمات مختلف را امتحان کنید تا تعادل بین سرعت و کیفیت نتایجی که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

۵. سازماندهی و سفارشی‌سازی موضوعات: بسیاری از برنامه‌ها به شما امکان می‌دهند رشته‌های گفتگو با نام‌ها و اهداف مختلف (ایده‌های ویدیویی، نوشته‌های خلاقانه، کمک به کدنویسی و غیره) ایجاد کنید، و همچنین می‌توانید دستورالعمل‌های سفارشی را برای هر رشته ذخیره کنید، که تعامل را ساده‌تر می‌کند.

مدیریت منابع و بهینه‌سازی عملکرد

محدودیت اصلی هوش مصنوعی محلی، سخت‌افزار است: وقتی مدل برای رم شما خیلی بزرگ باشد، ممکن است کندی، خرابی یا حتی خطاهای اجرایی رخ دهد. بهترین برنامه‌ها، وقتی مدلی را انتخاب می‌کنید که برای دستگاه شما خیلی سنگین است، از قبل هشدار می‌دهند.

هوش مصنوعی Jan با ادغام یک مانیتور منابع روی صفحه، برتری خود را نشان می‌دهد. که به صورت لحظه‌ای میزان مصرف رم، پردازنده و سرعت پردازش (توکن در ثانیه) را به شما نشان می‌دهد. به این ترتیب، همیشه می‌توانید بدانید که آیا تیم شما به حداکثر توانایی خود رسیده است یا هنوز می‌توانید از آن بهره بیشتری ببرید.

اگر کامپیوتر شما کارت گرافیک انویدیا دارد و می‌خواهید از آن نهایت استفاده را ببرید، برخی از برنامه‌ها با نصب CUDA امکان شتاب‌دهی GPU را فراهم می‌کنند.. این امر می‌تواند سرعت را در کارهای سنگین چند برابر کند. برای نصب و فعال‌سازی صحیح پشتیبانی از GPU، همیشه به مستندات رسمی مراجعه کنید.

مزایای کمی‌سازی: مدل‌های سبک‌تر و کارآمدتر

یک اصطلاح رایج هنگام صحبت در مورد هوش مصنوعی محلی، «کوانتیزاسیون» است. این شامل کاهش دقت ذخیره‌سازی وزن‌های مدل با تبدیل آنها به اعدادی با بیت‌های کمتر است که به طور چشمگیری حجم دیسک و حافظه مدل را کاهش می‌دهد و حداقل تأثیر را بر کیفیت پاسخ دارد.

بیشتر مدل‌های قابل دانلود از قبل در نسخه‌های مختلف (۴ بیتی، ۸ بیتی و غیره) کوانتیزه شده‌اند. اگر مدلی که می‌خواهید فقط در یک نسخه «کامل» وجود دارد و تیم شما نمی‌تواند آن را منتقل کند، برنامه‌هایی وجود دارند که به شما امکان می‌دهند خودتان آن را کمّی کنید (برای مثال، GPTQ).

این تکنیک اجرای مدل‌های قدرتمند را روی رایانه‌های شخصی قدیمی‌تر یا با منابع محدود امکان‌پذیر می‌کند، ضمن حفظ حریم خصوصی و استقلال از ابر.

مقایسه بهترین ابزارهای هوش مصنوعی محلی: GPT4All در مقابل Jan AI

هر دو برنامه هر آنچه را که برای تبدیل رایانه شخصی خود به یک مرکز قدرتمند هوش مصنوعی نیاز دارید، ارائه می‌دهند، اما هر کدام ویژگی‌های منحصر به فرد خود را دارند که ممکن است به شما کمک کند بسته به ترجیحات خود، یکی یا دیگری را انتخاب کنید.

• سهولت استفاده: GPT4All بسیار ساده است، نصب آن سریع است و دانلود مدل‌ها از طریق یک رابط کاربری واضح و کاربرپسند انجام می‌شود. از سوی دیگر، Jan AI سازماندهی مکالمه پیشرفته‌تری را ارائه می‌دهد و امکان سفارشی‌سازی بیشتر دستورالعمل‌ها و گردش‌های کاری را فراهم می‌کند.
• سازگاری: هر دو از ویندوز، مک و لینوکس پشتیبانی می‌کنند. Jan AI از طریق API محلی خود، ادغام مستقیم با سایر برنامه‌ها را امکان‌پذیر می‌کند.
• نظارت بر منابع: Jan AI یک داشبورد بلادرنگ از مصرف منابع ارائه می‌دهد که برای تیم‌هایی که با محدودیت مواجه هستند مفید است. GPT4All حداقل نیازمندی‌ها را گزارش می‌دهد و در صورت کمبود سخت‌افزار به شما هشدار می‌دهد.
• برنامه های افزودنی: Jan به شما امکان می‌دهد افزونه‌هایی را نصب کنید که عملکرد را گسترش می‌دهند (برای مثال، مانیتور منابع فوق‌الذکر)، که در GPT4All وجود ندارد.

توصیه من این است که هر دو را امتحان کنید و ببینید کدام یک برای گردش کار و تیم شما مناسب‌تر است.

راه حل مشکلات و پیش بینی های مکرر

معمولاً هنگام دانلود و نصب مدل‌های هوش مصنوعی، به خصوص هنگام کار با فایل‌های بزرگ یا داشتن منابع محدود در یک تیم، با برخی چالش‌ها مواجه می‌شوید. یکی از رایج‌ترین اشتباهات، عدم موفقیت در واکشی (fetch) است. در این موارد، بهتر است اتصال خود را بررسی کنید، فضای دیسک را خالی کنید یا برنامه را مجدداً راه اندازی کنید. انجمن‌های پشتیبانی هر برنامه، و همچنین ویکی‌ها یا انجمن‌های رسمی آنها، اغلب راه‌حل‌های گام به گام ارائه می‌دهند.

از نظر امنیتی، استفاده از هوش مصنوعی محلی بسیار شفاف‌تر از تعامل با سرویس‌های از راه دور است. داده‌ها و سابقه مکالمات شما در دستگاهتان باقی می‌مانند و برای آموزش الگوریتم‌های خارجی استفاده نمی‌شوند. با این حال، به عنوان یک اقدام احتیاطی، توصیه می‌شود اطلاعات حساس را در هیچ برنامه هوش مصنوعی، حتی به صورت محلی، به اشتراک نگذارید.

اگر به عملکرد حتی بیشتری نیاز داشته باشید چه؟ اگر توانایی مالی ارتقای رم (۱۶ یا ۳۲ گیگابایت) یا یک پردازنده گرافیکی مدرن را دارید، مدل‌های بزرگتر روان‌تر اجرا می‌شوند و می‌توانید ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند تعامل چندوجهی (متن، تصویر، صدا) را آزمایش کنید. در غیر این صورت، مدل‌های سبک و بسیار بهینه‌ای وجود دارند که در اکثر کارهای روزمره عملکرد بسیار خوبی دارند.

این تجربه کاملاً آفلاین است: پس از دانلود مدل‌ها، برنامه بدون اتصال به اینترنت کار می‌کند، حریم خصوصی را به حداکثر می‌رساند و به شما امکان می‌دهد در هر شرایطی کار کنید.

یک اکوسیستم هوش مصنوعی محلی که دائماً در حال تکامل است

راهکارهای هوش مصنوعی محلی فعلی برای رایانه‌های شخصی به سطحی از بلوغ رسیده‌اند که اکنون آنها را به جایگزینی مطمئن برای سرویس‌های ابری تبدیل می‌کند. تنوع بسیار زیاد مدل‌ها، سهولت نصب و قابلیت‌های سفارشی‌سازی، دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته را همگانی می‌کند.

شرکت‌هایی مانند گوگل و مایکروسافت نیز از طریق پلتفرم‌های متمرکز (مثلاً AI Hub یا Copilot در ویندوز) سهم خود را در این امر ایفا می‌کنند، اما پتانسیل واقعی هوش مصنوعی محلی در این واقعیت نهفته است که شما می‌توانید هاب سفارشی خود را با گردش‌های کاری، حریم خصوصی و اهداف خاص خود تطبیق دهید..

با توجه به اینکه شما یک کاربر هوش مصنوعی هستید، پیشنهاد می‌کنیم که شروع به یادگیری بیشتر کنید و از قابلیت‌های ChatGPT و سایر موارد استفاده کنید، زیرا برای مثال، اکنون می‌توانید ... مقایسه قیمت در ChatGPT.

اکنون ابزارها، راهنماها و ترفندهای لازم برای تبدیل رایانه شخصی خود به یک مرکز هوش مصنوعی واقعی را در اختیار دارید. نوآوری و کنترل مطلق بر اطلاعات خود را به سطح دیگری ببرید. امیدواریم اکنون بدانید که چگونه از رایانه شخصی خود به عنوان یک مرکز محلی هوش مصنوعی استفاده کنید.