PCをローカルAIハブとして使う方法

PC をローカル AI ハブにすることで、プライバシーとカスタマイズが最大限に高まります。
GPT4AllやJan AIなどの定量化されたモデルとアプリケーションにより、クラウドに依存せずにAIを効率的に使用できるようになります。
ハードウェアと適切なモデルの選択によってエクスペリエンスが決まり、簡素な機器から高度な機器までさまざまなオプションが用意されています。

¿PC をローカル AI ハブとして使用するにはどうすればよいでしょうか? 人工知能はもはや大企業やクラウド専門家だけの領域ではありません。ますます多くのユーザーが、最大限のプライバシーを保ちながら、外部サーバーに依存せずに、テキスト生成から創造的または技術的なプロセスの自動化に至るまでのさまざまなタスクに、自分のパソコンから直接 AI ソリューションを活用したいと考えています。 PCをローカルAIハブに変える これは手頃な価格で実現可能であり、機器が最先端のものでなくても、ほとんどの愛好家、専門家、学生にとって手の届く範囲にあります。

この記事では、自分のコンピューターを AI エコシステムの中核に変える方法を説明します。 最も推奨されるソフトウェアの代替案、ハードウェア、モデル、機能に関する重要な考慮事項、そしてプライバシーとパーソナライゼーションの両方の観点からローカル AI を活用する利点について説明します。さらに、LLM モデル、アプリ、リソースの選択、インストール、最大限に活用する方法をガイドし、最適なプログラムを比較して、Windows、Mac、Linux のいずれの環境でも AI エクスペリエンスをスムーズかつ安全にするためのヒントを紹介します。

PC をローカル AI ハブとして使用する理由は何ですか?

コンピューターを中央 AI プラットフォームとして使用すると、クラウドサービスでは得られない利点が得られます。 最も重要な理由の一つはプライバシーです。クラウドでチャットボットとやりとりすると、データやリクエストはサードパーティのサーバーに保存され、企業はセキュリティ対策を実施していますが、 漏洩や誤用のリスクが常に存在する。情報をローカルで処理するということは、データを完全に制御できることを意味します。他の誰もあなたの質問、回答、またはファイルにアクセスできません。

もう 1 つの大きな利点は、インターネット接続が不要なことです。 オンプレミスシステムを使用すると、接続が不安定な場合、電波の届きにくい地域に住んでいる場合、またはセキュリティ上の理由でオフラインで作業したい場合でも、AI 機能を利用できます。 さらに、カスタマイズ性が大幅に向上しました。 自分に最適なモデルを選択し、ニーズに合わせてカスタマイズし、すべてのパラメータを微調整できます。これは、既成のクラウドサービスではほとんど不可能なことです。

経済的な側面も同様に重要です。 クラウドサービスでは無料版も提供されていますが、高度な使用にはサブスクリプション、トークンの支払い、またはリソースの消費が必要になります。 ローカルで作業する場合、唯一の制限はハードウェアの容量です。

始めるには何が必要ですか?ハードウェアと基本要件

AI を扱うには最先端のコンピューターや超強力な GPU が必要だという一般的な考えは、もはや過去のものとなりました。 現在の言語モデルは家庭用コンピュータで実行できるように最適化されており、その多くは、特に量子化されたものでは、 専用のグラフィックカードがなくても実行できますCPU のみを使用します。

スムーズな操作と快適な体験のために、少なくとも 8 ～ 16 GB の RAM を用意することをお勧めします。 そして、比較的新しいプロセッサ (第 5 世代以降の Core i7 または i4、あるいは Ryzen と同等のもの)。より大きなモデルで作業している場合や、より高速なパフォーマンスが必要な場合は、XNUMXGB の VRAM を搭載した GPU を使用すると、特に画像生成や非常に長いテキスト応答などのタスクで違いが出てきます。

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Mac では、Apple M1 チップ以上も、応答時間の非常に優れたローカル LLM モデルをサポートします。 つまり、PC またはラップトップが 7 年未満であれば、おそらくローカル AI の実験を開始できます。

PC をローカル AI ハブにするには、どのようなアプリとプラットフォームが必要ですか?

ローカル AI システムの中心となるのは、ハードウェアと AI モデル間のギャップを埋める特殊なアプリケーションです。 使いやすさ、パワー、柔軟性の点で最も注目すべきものとして、次のものが挙げられます。

GPT4すべて: 最も人気があり、フレンドリーなオプションの 1 つです。多数の言語モデルをダウンロードしてインストールし、それらを操作し、さまざまなパラメータを構成することができます。クロスプラットフォーム (Windows、Mac、Linux) であり、インストールプロセスは他のデスクトッププログラムと同じくらい簡単です。
ヤンAI: モダンなインターフェース、会話スレッドを整理する機能、ローカルモデルとリモートモデル (たとえば、API 経由の OpenAI から) の両方との互換性が際立っています。さらに、OpenAI をエミュレートする独自のローカル API も提供しており、インターネットに依存せずに、ChatGPT API キーを必要とする他のアプリケーションに Jan を AI バックエンドとして統合できます。
Llama.cpp と LM Studio: これらのツールを使用すると、LLM モデルをローカルで実行し、Hugging Face やその他のリポジトリからの包括的なモデルライブラリにアクセスできるようになります。

基本的な手順は通常次のようになります。 選択したアプリを公式 Web サイトからダウンロードし、システムにインストールして、利用可能なテンプレートのギャラリー (多くの場合、「The Hub」などと呼ばれます) を参照します。そこで、必要なモデルを選択し、そのサイズとメモリ要件を確認し、インターフェース自体からすべてをダウンロードできます。

ローカルにインストールするトップ AI モデル

高度な資格を持つ専門家に代わる人工知能エージェント

オープンソース LLM モデルの世界は広大で、常に成長し続けています。 OpenAI が提供するもの (クラウド接続が必要) の他に、Mistral 7B、TinyLlama Chat、Nous Hermes 2、Mixol 8X 7B など、ローカルで動作するように用意された代替品が多数あります。これらのモデルの多くは量子化されており、精度が少し犠牲になる代わりに、占有スペースが少なくなり、必要な RAM も少なくなります。

初心者向け Mistro Instruct 7B や TinyLlama Chat などの小型から中型のモデルは、放電が速く、システムに過負荷をかけないため、推奨されます。 コンピュータにRAMとストレージ容量が十分にある場合たとえば、モデルだけで最大 8 GB のディスク容量が必要になる場合があることを認識した上で、Mixol 7X 26B などのより完全なモデルを試してみてください。

ほぼすべてのアプリケーションでは、モデルのサイズ、主要言語、ライセンス、またはトレーニング済みのタスクの種類に基づいてモデルをフィルタリングできます。 (テキスト作成、コード生成、翻訳など)。モデルの目的が具体的であればあるほど、得られる結果はより正確になります。

ローカルAIをインストールして使用するための手順

1. アプリケーションをダウンロードしてインストールします。 お好みのツール (GPT4All や Jan AI など) の公式 Web サイトにアクセスし、オペレーティングシステム用のインストーラーをダウンロードして、画面上の手順に従います。 Windows では通常、これは従来のウィザードです。 Mac では、M1/M2 プロセッサを搭載したコンピュータで Rosetta を有効にする必要がある場合があります。 Linux では、DEB または AppImage パッケージが利用できます。

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2. AI モデルを探索してダウンロードする: アプリケーションを開いたら、モデルエクスプローラー (GPT4All では「Discovery Model Space」、Jan AI では「The Hub」) にアクセスします。フィルタリングして機能を確認し、最も魅力的なモデルが見つかったら、「ダウンロード」をクリックします。続行する前に、サイズと要件が通知されます。

3. 選択と最初の実行： テンプレートをダウンロードしたら、アプリでそれを選択し、新しい会話またはタスクを開始します。質問またはリクエストを記入し、応答を待ちます。応答が遅いことに気付いた場合は、より軽量なモデルを使用するか、設定を調整してください。

4. パラメータを調整して実験します。 ほとんどのプログラムでは、トークンの最大数（応答の長さを制限）や、温度、top_p などのその他の詳細を変更できます。速度と結果の品質のバランスが自分に適したものになるまで、さまざまな設定を試してください。

5. スレッドを整理してカスタマイズする: 多くのプログラムでは、さまざまな名前や目的（ビデオのアイデア、創造的な執筆、コーディングのヘルプなど）で会話スレッドを作成でき、各スレッドにカスタム指示を保存してやり取りを効率化することもできます。

リソース管理とパフォーマンスの最適化

ローカル AI の主な制限はハードウェアです。 モデルが RAM に対して大きすぎる場合、速度低下、クラッシュ、さらには実行エラーが発生する可能性があります。最高のアプリは、デバイスに対して重すぎるモデルを選択した場合に事前に警告を表示します。

Jan AIは画面上のリソースモニターを統合することで優れています RAM、CPU の消費量と処理速度 (1 秒あたりのトークン数) をリアルタイムで表示します。こうすることで、チームが限界に達しているかどうか、あるいはまださらに力を発揮できるかどうかを常に把握できます。

PCにNvidiaグラフィックカードが搭載されていて、それを活用したい場合は、 一部のアプリケーションではCUDAをインストールすることでGPUアクセラレーションが可能になります。。これにより、負荷の高いタスクの速度が何倍にも向上します。 GPU サポートを適切にインストールして有効にするには、必ず公式ドキュメントを参照してください。

定量化の利点：より軽量で効率的なモデル

ローカル AI について話すときによく使われる用語は「量子化」です。 これには、モデルの重みをより少ないビット数の数値に変換することでモデルの重みを保存する精度を下げることが含まれます。これにより、応答品質への影響は最小限に抑えられ、モデルのディスクとメモリのサイズが大幅に削減されます。

ダウンロード可能なモデルのほとんどは、すでにさまざまなバージョン (4 ビット、8 ビットなど) で量子化されています。 必要なモデルが「フル」バージョンでしか存在せず、チームがそれを移動できない場合は、自分で定量化できるアプリケーションがあります（たとえば、GPTQ）。

このテクニック 古いPCやリソースが限られたPCでも強力なモデルを実行可能プライバシーとクラウドからの独立性を維持します。

最高のローカルAIツールの比較：GPT4All vs. Jan AI

どちらのアプリケーションも、PC を強力な AI ハブに変えるために必要なものをすべて提供しますが、それぞれ独自の機能があり、好みに応じてどちらかを選択するのに役立つ場合があります。

使いやすさ： GPT4すべて非常にシンプルで、インストールも迅速、モデルのダウンロードはわかりやすくユーザーフレンドリーなインターフェースから行われます。一方、Jan AI は、より高度な会話の構成と、指示やワークフローをさらにカスタマイズする機能を提供します。
互換性： どちらも Windows、Mac、Linux をサポートしています。 Jan AI は、ローカル API を通じて他のアプリケーションとの直接統合を追加します。
リソース監視: Jan AI は、リソース消費のリアルタイムダッシュボードを提供し、制約のあるチームに役立ちます。 GPT4All は最小要件を報告し、ハードウェアが不足している可能性がある場合は警告します。
拡張機能： Jan を使用すると、GPT4All には存在しない機能を拡張する拡張機能 (前述のリソースモニターなど) をインストールできます。

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両方を試してみて、どちらがワークフローとチームに最適かを確認することをお勧めします。

トラブルシューティングとよくある質問

AI モデルをダウンロードしてインストールするときに、特に大きなファイルを処理する場合やチームのリソースが限られている場合には、いくつかの課題に遭遇することがよくあります。最も一般的なエラーの 1 つは、フェッチの失敗です。このような場合は、接続を確認し、ディスク領域をクリアするか、アプリケーションを再起動することをお勧めします。各プログラムのサポートコミュニティや公式 Wiki またはフォーラムでは、多くの場合、ステップバイステップの解決策が提供されます。

セキュリティの観点から見ると、ローカル AI を使用する方が、リモートサービスとやり取りするよりもはるかに透明性が高くなります。 データと会話履歴はデバイス上に残り、外部アルゴリズムのトレーニングには使用されません。ただし、予防策として、ローカルであっても AI アプリケーションで機密情報を共有しないことをお勧めします。

さらに高いパフォーマンスが必要な場合はどうすればよいでしょうか? RAM のアップグレード (16 GB または 32 GB) や最新の GPU を購入できる場合は、大規模なモデルがよりスムーズに実行され、マルチモーダルインタラクション (テキスト、画像、音声) などの高度な機能を試すことができます。それ以外の場合、ほとんどの日常的なタスクで非常に優れたパフォーマンスを発揮する、軽量で高度に最適化されたモデルもあります。

体験は完全にオフラインです: モデルをダウンロードすると、アプリケーションはインターネット接続なしで動作し、プライバシーが最大限に保護され、あらゆる状況で作業できるようになります。

常に進化するローカルAIエコシステム

現在、PC 向けのローカル AI ソリューションは成熟度が高まり、クラウドサービスの強力な代替手段となっています。 多種多様なモデル、インストールの容易さ、カスタマイズ機能により、最先端の人工知能へのアクセスが民主化されています。

GoogleやMicrosoftのような企業も、集中型プラットフォーム（AI HubやWindowsのCopilotなど）を通じて貢献しているが、ローカルAIの真の可能性は、 特定のワークフロー、プライバシー、目標に合わせてカスタムハブをカスタマイズできます。.

あなたがAIユーザーであることは明らかなので、ChatGPTなどの機能をさらに活用し、さらに学習することをお勧めします。例えば、 ChatGPTでの価格比較.

これで、あなたのPCを真の人工知能ハブに変えるために必要なツール、ガイド、コツが手に入りました。 イノベーションと情報に対する絶対的なコントロールを新たなレベルへ。 PC をローカル AI ハブとして使用する方法がわかったと思います。

Google マップでローカルガイドになる方法

クリスチャンガルシア

幼い頃からテクノロジーに熱中。私はこの分野の最新情報を知ること、そして何よりもそれを伝えることが大好きです。だからこそ、私は長年テクノロジーとビデオゲームのウェブサイトでのコミュニケーションに専念してきました。 Android、Windows、MacOS、iOS、Nintendo、またはその他の思いついた関連トピックについて書いているのを見つけることができます。