כיצד להשתמש במחשב שלך כמרכז בינה מלאכותית מקומי: מדריך מעשי והשוואתי

¿כיצד להשתמש במחשב שלך כמרכז בינה מלאכותית מקומי? בינה מלאכותית כבר אינה נחלתם הבלעדית של תאגידים גדולים או מומחי ענן. יותר ויותר משתמשים מחפשים למנף פתרונות בינה מלאכותית ישירות מהמחשבים האישיים שלהם למשימות החל מיצירת טקסט ועד לאוטומציה של תהליכים יצירתיים או טכניים, והכל עם פרטיות מרבית וללא הסתמכות על שרתים חיצוניים. הפכו את המחשב שלכם למרכז בינה מלאכותית מקומי זוהי מציאות במחיר סביר והיא בהישג יד של כמעט כל חובב, איש מקצוע או סטודנט, גם אם הציוד שלכם אינו חדיש.

במאמר זה, תגלו כיצד להפוך את המחשב שלכם לליבת המערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית שלכם. נבחן את חלופות התוכנה המומלצות ביותר, שיקולים מרכזיים בנוגע לחומרה, דגמים ותכונות, יחד עם היתרונות של עבודה עם בינה מלאכותית מקומית מבחינת פרטיות והתאמה אישית. בנוסף, אדריך אתכם בבחירה, התקנה והפקת המרב ממודלים, אפליקציות ומשאבים של LLM, תוך השוואה בין התוכנות הטובות ביותר ואציע טיפים שיהפכו את חוויית הבינה המלאכותית שלכם לחלקה ובטוחה, בין אם ב-Windows, Mac או Linux.

למה להשתמש במחשב שלך כמרכז בינה מלאכותית מקומי?

השימוש במחשב שלך כפלטפורמת בינה מלאכותית מרכזית מציע יתרונות שקשה להשוות אותם לשירותי ענן. אחת הסיבות החשובות ביותר היא פרטיות: כשאתם מקיימים אינטראקציה עם צ'אטבוטים בענן, הנתונים והבקשות שלכם מאוחסנים בסופו של דבר בשרתים של צד שלישי, ולמרות שחברות מיישמות אמצעי אבטחה, תמיד קיים סיכון של דליפות או שימוש לרעה. עיבוד מידע באופן מקומי פירושו שיש לך שליטה מלאה על הנתונים שלך. לאף אחד אחר אין גישה לשאלות, לתשובות או לקבצים שלך.

יתרון גדול נוסף הוא היעדר דרישות חיבור לאינטרנט. עם מערכת מקומית, תוכלו ליהנות מתכונות בינה מלאכותית גם אם יש לכם חיבור לא יציב, גרים באזור עם כיסוי גרוע, או פשוט רוצים לעבוד במצב לא מקוון מסיבות אבטחה. בנוסף, ההתאמה האישית גדולה בהרבה: אתם יכולים לבחור את המודל המתאים לכם ביותר, להתאים אותו אישית לצרכים שלכם ולכוונן כל פרמטר - דבר שרק לעתים רחוקות אפשרי עם שירותי ענן משומרים.

לא פחות חשוב הוא ההיבט הכלכלי. למרות ששירותי ענן מציעים גרסאות חינמיות, שימוש מתקדם כרוך במנויים, תשלומי טוקנים או צריכת משאבים. כשעובדים באופן מקומי, המגבלה היחידה היא קיבולת החומרה שלכם.

מה אתה צריך כדי להתחיל? חומרה ודרישות בסיסיות

הרעיון הכללי שעבודה עם בינה מלאכותית דורשת מחשבים מתקדמים או מעבדים גרפיים חזקים במיוחד הוא כיום נחלת העבר. מודלי שפה קיימים עברו אופטימיזציה לפעולה על מחשבים ביתיים, ורבים מהם, במיוחד אלה שעברו כמותיות, יכול לפעול גם בלי כרטיס מסך ייעודי, תוך שימוש במעבד בלבד.

לתפעול חלק וחוויית שימוש נעימה, מומלץ להחזיק לפחות 8-16 ג'יגה-בייט של זיכרון RAM. ומעבד מודרני למדי (Core i5 או i7 מהדור השישי ואילך, או מקבילות של Ryzen). אם אתם עובדים עם דגמים גדולים יותר או רוצים ביצועים מהירים יותר, כרטיס מסך עם 4GB של VRAM עושה את ההבדל, במיוחד עבור משימות כמו יצירת תמונות או תגובות טקסט ארוכות מאוד.

ב-Mac, שבבי Apple M1 ומעלה תומכים גם בדגמי LLM מקומיים עם זמני תגובה טובים מאוד. בקיצור, אם המחשב האישי או הנייד שלכם בני פחות משבע שנים, כנראה שתוכלו להתחיל להתנסות בבינה מלאכותית מקומית.

אילו אפליקציות ופלטפורמות אתם צריכים כדי להפוך את המחשב שלכם למרכז בינה מלאכותית מקומי?

לב מערכת הבינה המלאכותית המקומית שלכם הוא היישומים הייעודיים שמגשרים על הפער בין החומרה שלכם לבין מודלי הבינה המלאכותית. בין הבולטים ביותר בזכות קלות השימוש, העוצמה והגמישות שלהם, ראוי לציין:

• GPT4All: אחת האפשרויות הפופולריות והידידותיות ביותר. זה מאפשר לך להוריד ולהתקין מגוון רחב של מודלים של שפה, לתקשר איתם ולקבוע תצורה של פרמטרים שונים. זהו תוכנה חוצת פלטפורמות (Windows, Mac ו-Linux) ותהליך ההתקנה שלו פשוט כמו כל תוכנת שולחן עבודה אחרת.
• יאן איי: הוא בולט בזכות הממשק המודרני שלו, היכולת לארגן שרשורי שיחה, והתאימות שלו למודלים מקומיים ומרוחקים כאחד (מ-OpenAI, למשל, דרך API). בנוסף, היא מציעה API מקומי משלה המדמה את OpenAI, מה שמאפשר לשלב את Jan כ-backend של בינה מלאכותית ביישומים אחרים הדורשים מפתח API של ChatGPT, אך מבלי להסתמך על האינטרנט.
• Llama.cpp ו-LM Studio: כלים אלה מאפשרים לך להריץ מודלים של LLM באופן מקומי ולספק גישה לספרייה מקיפה של מודלים מ-Hugging Face וממאגרים אחרים.

ההליך הבסיסי הוא בדרך כלל כדלקמן: הורידו את האפליקציה שבחרתם מהאתר הרשמי שלה, התקינו אותה במערכת שלכם ועיינו בגלריית התבניות הזמינות (הנקראות לעתים קרובות "The Hub" או דומה). שם תוכלו לבחור את הדגם הרצוי, לבדוק את הגודל ודרישות הזיכרון שלו, ולהוריד הכל מהממשק עצמו.

דגמי בינה מלאכותית מובילים להתקנה מקומית

עולם המודלים של לימודי משפטים בקוד פתוח הוא עצום וצומח ללא הרף. מלבד אלו המוצעות על ידי OpenAI (הדורשות חיבור לענן), ישנן חלופות רבות המוכנות לעבודה מקומית: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B, בין היתר. רבים מהמודלים הללו הם כמותיים, מה שאומר שהם תופסים פחות מקום ודורשים פחות זיכרון RAM במחיר של ויתור על כמות קטנה של דיוק.

למתחילים דגמים קטנים-בינוניים, כגון Mistro Instruct 7B או TinyLlama Chat, מומלצים, מכיוון שהם מתפרקים במהירות ואינם גורמים לעומס יתר על המערכת. אם למחשב שלך יש יותר זיכרון RAM ושטח אחסון, נסו דגמים שלמים יותר כמו Mixol 8X 7B, בידיעה שלדוגמה, זה יכול לדרוש עד 26 ג'יגה-בייט של שטח דיסק רק עבור הדגם.

כמעט בכל היישומים ניתן לסנן מודלים לפי גודלם, שפתם העיקרית, רישיונותיהם או סוג המשימות שעבורן הם אומנו. (כתיבת טקסט, יצירת קוד, תרגום וכו'). ככל שמטרת המודל ספציפית יותר, כך התוצאות שתקבלו מדויקות יותר.

תהליך שלב אחר שלב להתקנה ושימוש בבינה מלאכותית מקומית

1. הורד והתקן את האפליקציה: עבור לאתר הרשמי של הכלי המועדף עליך (למשל, GPT4All או Jan AI), הורד את קובץ ההתקנה עבור מערכת ההפעלה שלך ופעל לפי השלבים שעל המסך. ב-Windows, זה בדרך כלל אשף קלאסי; ב-Mac, ייתכן שיידרש הפעלת Rosetta עבור מחשבים עם מעבד M1/M2; בלינוקס, יהיו לך חבילות DEB או AppImage זמינות.

2. גלו והורידו מודלים של בינה מלאכותית: לאחר פתיחת האפליקציה, גשו ל-model explorer (ב-GPT4All זהו "Discovery Model Space", ב-Jan AI, "The Hub"). סנן, סקור תכונות, וכאשר תמצא את הדגם שהכי מושך אותך, לחץ על "הורד". תקבלו הודעה על הגודל והדרישות לפני שתמשיכו.

3. בחירה וביצוע ראשון: לאחר הורדת התבנית, בחרו אותה באפליקציה והתחלו שיחה או משימה חדשה. כתבו את שאלתכם או בקשתכם וחכו לתשובה. אם אתם מבחינים בתגובות איטיות, נסו להשתמש בדגמים קלים יותר או התאימו את ההגדרות.

4. התאמת פרמטרים וניסוי: ברוב התוכנות ניתן לשנות את המספר המרבי של טוקנים (מה שמגביל את אורך התגובות), כמו גם פרטים אחרים כגון טמפרטורה, top_p וכו'. נסו הגדרות שונות עד שתמצאו את האיזון בין מהירות לאיכות התוצאות שמתאים לכם.

5. ארגון והתאם אישית שרשורים: תוכנות רבות מאפשרות ליצור שרשורי שיחה עם שמות ומטרות שונות (רעיונות לסרטונים, כתיבה יצירתית, עזרה בקידוד וכו'), וניתן גם לשמור הוראות מותאמות אישית לכל שרשור, מה שמייעל את האינטראקציה.

ניהול משאבים ואופטימיזציה של ביצועים

המגבלה העיקרית של בינה מלאכותית מקומית היא חומרה: כאשר המודל גדול מדי עבור ה-RAM שלך, עלולות להתרחש האטות, קריסות או אפילו שגיאות ביצוע. האפליקציות הטובות ביותר מציעות אזהרות מראש כשאתם בוחרים דגם שכבד מדי עבור המכשיר שלכם.

Jan AI מצטיינת בשילוב צג משאבים על המסך אשר מראה לך בזמן אמת את צריכת ה-RAM, ה-CPU ומהירות העיבוד (טוקנים לשנייה). בדרך זו, תמיד תוכלו לדעת אם הצוות שלכם הגיע לקצה גבול היכולת שלו או אם עדיין תוכלו לסחוט ממנו עוד.

אם למחשב שלך יש כרטיס מסך של Nvidia ואתה רוצה לנצל אותו, חלק מהיישומים מאפשרים האצת GPU על ידי התקנת CUDA. זה יכול להכפיל את המהירות במשימות כבדות. עיין תמיד בתיעוד הרשמי כדי להתקין ולהפעיל כראוי תמיכה ב-GPU.

יתרונות הכימות: מודלים קלים ויעילים יותר

מונח נפוץ כשמדברים על בינה מלאכותית מקומית הוא "קוונטיזציה". זה כרוך בהפחתת הדיוק של אחסון משקלי המודל על ידי המרתם למספרים עם פחות ביטים, מה שמפחית באופן דרסטי את גודל הדיסק והזיכרון של המודל, עם השפעה מינימלית על איכות התגובה.

רוב המודלים הניתנים להורדה כבר מגיעים כמותיים בגרסאות שונות (4 סיביות, 8 סיביות וכו'). אם המודל שאתם רוצים קיים רק בגרסה "מלאה" והצוות שלכם לא יכול להעביר אותו, ישנן אפליקציות המאפשרות לכם לכמת אותו בעצמכם (לדוגמה, GPTQ).

טכניקה זו מאפשר להריץ דגמים רבי עוצמה על מחשבים ישנים או בעלי משאבים מוגבלים, תוך שמירה על פרטיות ועצמאות מהענן.

השוואה בין כלי הבינה המלאכותית המקומיים הטובים ביותר: GPT4All לעומת Jan AI

שתי האפליקציות מציעות את כל מה שאתם צריכים כדי להפוך את המחשב שלכם למרכז בינה מלאכותית רב עוצמה, אך לכל אחת מהן תכונות ייחודיות משלה שעשויות לעזור לכם לבחור אחת מהן בהתאם להעדפותיכם.

• קלות שימוש: GPT4All זה מאוד פשוט, ההתקנה מהירה והורדת המודלים מתבצעת מממשק ברור וידידותי למשתמש. לעומת זאת, Jan AI מציע ארגון שיחות מתקדם יותר ויכולת להתאים אישית עוד יותר הוראות וזרימות עבודה.
• תאימות: שניהם תומכים ב-Windows, Mac ו-Linux. Jan AI מוסיפה אינטגרציה ישירה עם יישומים אחרים דרך ה-API המקומי שלה.
• ניטור משאבים: Jan AI מספקת לוח מחוונים בזמן אמת של צריכת משאבים, שימושי לצוותים עם אילוצים. GPT4All מדווח על הדרישות המינימליות ומזהיר אותך אם החומרה שלך עלולה לא לעמוד בדרישות.
• הרחבות: יאן מאפשר לך להתקין הרחבות שמרחיבות את הפונקציונליות (לדוגמה, צג המשאבים שהוזכר לעיל), שאינו קיים ב-GPT4All.

ההמלצה שלי היא לנסות את שניהם ולראות איזה מהם מתאים ביותר לתהליך העבודה ולצוות שלך.

פתרון הבעיות והפרגונטות

נפוץ להיתקל בכמה אתגרים בעת הורדה והתקנה של מודלים של בינה מלאכותית, במיוחד כשמדובר בקבצים גדולים או במשאבים מוגבלים בצוות. אחת השגיאות הנפוצות ביותר היא כישלון באחזור. במקרים אלה, מומלץ לבדוק את החיבור, לפנות מקום בדיסק או להפעיל מחדש את היישום. קהילות התמיכה של כל תוכנית, כמו גם אתרי הוויקי או הפורומים הרשמיים שלה, מספקות לעתים קרובות פתרונות שלב אחר שלב.

מבחינת אבטחה, שימוש בבינה מלאכותית מקומית שקוף הרבה יותר מאשר אינטראקציה עם שירותים מרוחקים. הנתונים והיסטוריית השיחות שלך נשארים במכשיר שלך ואינם משמשים לאימון אלגוריתמים חיצוניים. עם זאת, כאמצעי זהירות, מומלץ לא לשתף מידע רגיש באף יישום בינה מלאכותית, אפילו באופן מקומי.

מה אם אתם צריכים עוד יותר ביצועים? אם אתם יכולים להרשות לעצמכם שדרוג זיכרון RAM (16 או 32 ג'יגה-בייט) או כרטיס מסך מודרני, דגמים גדולים יותר יפעלו בצורה חלקה יותר ותוכלו להתנסות בתכונות מתקדמות כמו אינטראקציה רב-מודאלית (טקסט, תמונה, קול). אחרת, ישנם דגמים קלים ומותאמים במיוחד, אשר מתפקדים היטב ברוב המשימות היומיומיות.

החוויה היא לא מקוונת לחלוטין: לאחר הורדת המודלים, האפליקציה פועלת ללא חיבור לאינטרנט, מה שממקסם את הפרטיות ומאפשר לך לעבוד בכל מצב.

מערכת אקולוגית מקומית של בינה מלאכותית המתפתחת ללא הרף

פתרונות בינה מלאכותית מקומיים קיימים עבור מחשבים אישיים הגיעו לרמת בגרות שהופכת אותם כעת לחלופה איתנה לשירותי ענן. המגוון העצום של הדגמים, קלות ההתקנה ויכולות ההתאמה האישית הופכים את הגישה לבינה מלאכותית מתקדמת לדמוקרטיזציה.

חברות כמו גוגל ומיקרוסופט תורמות גם הן את חלקן באמצעות פלטפורמות מרכזיות (למשל, AI Hub או Copilot ב-Windows), אך הפוטנציאל האמיתי של בינה מלאכותית מקומית טמון בעובדה ש... באפשרותך להתאים את המרכז המותאם אישית שלך לזרימות העבודה, הפרטיות והמטרות הספציפיים שלך..

בהתחשב בכך שאתם משתמשים ברורים בבינה מלאכותית, אנו מציעים לכם להתחיל ללמוד עוד יותר ולנצל את היכולות של ChatGPT ואחרות, שכן לדוגמה, כעת תוכלו לקבל... השוואת מחירים ב-ChatGPT.

כעת עומדים לרשותכם הכלים, המדריכים והטריקים הדרושים כדי להפוך את המחשב האישי שלכם למרכז בינה מלאכותית אמיתי, לוקחים את החדשנות והשליטה המוחלטת על המידע שלכם לרמה חדשה. אנו מקווים שעכשיו אתם יודעים כיצד להשתמש במחשב שלכם כמרכז בינה מלאכותית מקומי.