როგორ დააინსტალიროთ Gemma 3 LLM Windows 11-ზე ეტაპობრივად

ღია კოდის ენების მოდელები ნახტომებით და საზღვრებით განვითარდა და დღეს შესაძლებელია მათი სარგებლობა პირდაპირ პერსონალური კომპიუტერიდან ღრუბლოვან სერვისებზე დამოკიდებულების გარეშე.. ამჟამად ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული არის Gemma 3, Google-ის ახალი LLM, რომელიც დაფუძნებულია Gemini ტექნოლოგიაზე, რომელიც გამოირჩევა ტექსტისა და სურათების დამუშავების უნარით, ისევე როგორც უზარმაზარი კონტექსტური ფანჯრით, რომელიც შეიცავს 128 ათასამდე ჟეტონს თავის მოწინავე ვერსიებში. ამ გამოშვების შესახებ დამატებითი ინფორმაციისთვის შეგიძლიათ ეწვიოთ ჩვენს სტატიას ჯემა 3-ის პრეზენტაცია.

თუ იყენებთ Windows 11-ს და ცდილობთ დააინსტალიროთ Gemma 3 ექსპერიმენტებისთვის ან თუნდაც ადგილობრივი წარმოებისთვის, თქვენ სწორ ადგილას მოხვედით. მოდით დეტალურად განვიხილოთ ყველა შესაძლო გზა მისი ამუშავებისა და გაშვებისთვის თქვენს კომპიუტერში, მათ შორის ყველაზე რეკომენდირებული ვარიანტების ჩათვლით, როგორიცაა Ollama, LM Studio და ასევე ღრუბელზე დაფუძნებული ალტერნატივა Google AI Studio-ით. გარდა ამისა, ჩვენ განვიხილავთ ტექნიკურ მოთხოვნებს, თითოეული მეთოდის უპირატესობას და როგორ გამოვიყენოთ ამ ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალი.

რა არის Gemma 3 და რატომ დააინსტალირეთ იგი?

Gemma 3 არის LLM მოდელების მესამე თაობა, გამოშვებული Google-ის მიერ ღია კოდის ლიცენზიით.. წინა გადაწყვეტილებებისგან განსხვავებით, როგორიცაა Llama ან Mistral, ის გთავაზობთ პირდაპირ მხარდაჭერას გამოსახულების შეყვანისთვის, ბევრად უფრო ფართო კონტექსტში და მხარდაჭერას 140-ზე მეტ ენაზე. თქვენი საჭიროებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ აირჩიოთ მოდელის რამდენიმე ვერსიიდან 1B-დან 27B-მდე პარამეტრებით:

• გემა 3:1ბ: მსუბუქი მოდელი იდეალურია ძირითადი ამოცანებისა და რესურსებით შეზღუდული გარემოსთვის.
• გემა 3:4ბ: მუშაობის და ეფექტურობის დაბალანსება შუალედური აპლიკაციებისთვის.
• გემა 3:12ბ: რეკომენდირებულია კომპლექსური ანალიზისთვის, პროგრამირებისთვის და მრავალენოვანი დამუშავებისთვის.
• გემა 3:27ბ: ყველაზე ძლიერი ვარიანტი, შექმნილია ინტენსიური, მულტიმოდალური გამოყენებისთვის, დიდი კონტექსტური სიმძლავრით.

ასეთი მოწინავე მოდელის გაშვების შესაძლებლობა თქვენი კომპიუტერიდან ის ცვლის თამაშის წესებს კონფიდენციალურობის, რეაგირების სიჩქარისა და მესამე მხარეებზე დამოკიდებულების თვალსაზრისით. თქვენ აღარ გჭირდებათ ყოველთვიური გამოწერების გადახდა ან თქვენი მონაცემების დათმობა. საკმარისია მხოლოდ მცირე მომზადება და სწავლის სურვილი. თუ გსურთ მეტი იცოდეთ ამ მოდელების უპირატესობების შესახებ, იხილეთ ჩვენი სტატია ღია წონის AI მოდელები.

ვარიანტი 1: ინსტალაცია ოლამასთან

Ollama ალბათ ყველაზე მარტივი გზაა LLM-ის გასაშვებად, როგორიცაა Gemma 3 Windows 11-დან. მისი ტერმინალზე დაფუძნებული ინტერფეისი საშუალებას გაძლევთ დააინსტალიროთ და გაუშვათ მოდელები მარტივი ბრძანების ხაზით. გარდა ამისა, ის თავსებადია macOS-თან, Linux-თან და Windows-თან, რაც მარტივს ხდის მის გამოყენებას სხვადასხვა გარემოში.

ნაბიჯები Olama-ს ინსტალაციისა და Gemma 3-ის გასაშვებად:

1. შედით ოფიციალურ ვებსაიტზე: olama.com.
2. ჩამოტვირთეთ ინსტალერი Windows-ისთვის და გაუშვით, როგორც ნებისმიერი სხვა პროგრამა.
3. გახსენით Command Prompt (CMD) ან PowerShell და შეამოწმეთ ინსტალაცია:

ollama --version

თუ ყველაფერი კარგად წავიდა, ახლა შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ Gemma 3-ის ნებისმიერი შაბლონი. უბრალოდ გაუშვით ერთ-ერთი ეს ბრძანება თქვენთვის სასურველი შაბლონის მიხედვით:

ollama run gemma3:1b
ollama run gemma3:4b
ollama run gemma3:12b
ollama run gemma3:27b

ჩამოტვირთვის შემდეგ, შეგიძლიათ მარტივად დაიწყოთ მოდელი.. ამისათვის გაუშვით:

ollama init gemma3

ამ მომენტიდან თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ LLM-თან ურთიერთობა:

ollama query gemma3 "¿Cuál es la capital de Japón?"

თუ გსურთ ისარგებლოთ მულტიმოდალური ფუნქციებით, ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ სურათები თქვენს შეკითხვებში:

ollama query gemma3 --image "ruta-de-la-imagen.jpg"

რა გჭირდებათ იმისათვის, რომ ის კარგად იმუშაოს? მიუხედავად იმისა, რომ Ollama არ აწესებს მკაცრ მინიმალურ მოთხოვნებს, უფრო დიდ მოდელებს (როგორიცაა 27B) სჭირდება მინიმუმ 32 GB ოპერატიული მეხსიერება. 16 GB-ით შეგიძლიათ უპრობლემოდ იმუშაოთ 7B მოდელთან და მიუხედავად იმისა, რომ GPU-ს გამოყენება სავალდებულო არ არის, ის ძალიან ეხმარება სიჩქარეში.

ვარიანტი 2: გამოიყენეთ LM Studio

LM Studio არის კიდევ ერთი უფასო ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ დააინსტალიროთ და გაუშვათ LLM მოდელები ადგილობრივად გრაფიკული ინტერფეისიდან.. ის თავსებადია Windows-თან, macOS-თან და Linux-თან და მისი დიდი უპირატესობა ის არის, რომ არ საჭიროებს ტექნიკურ ცოდნას მუშაობისთვის.

ინსტრუქციები:

1. ჩამოტვირთეთ LM Studio მისი ოფიციალური საიტიდან: lmstudio.ai.
2. დააინსტალირეთ და გაუშვით.
3. დააწკაპუნეთ გამადიდებელი შუშის ხატულაზე, რომელიც ამბობს „აღმოაჩინე“.
4. ჩაწერეთ "Gemma 3" საძიებო სისტემაში ხელმისაწვდომი მოდელების სანახავად.

ინსტალაციამდე შეამოწმეთ შეესაბამება თუ არა მოდელი თქვენს აღჭურვილობას. თუ ხედავთ გაფრთხილებას „სავარაუდოდ დიდია ამ აპარატისთვის“, მაინც შეგიძლიათ დააინსტალიროთ, მაგრამ ოპტიმალური შესრულება გარანტირებული არ არის.

თავსებადი მოდელის ჩამოტვირთვის შემდეგ:

• დააჭირეთ ღილაკს "ჩატვირთვა მოდელი" ჩასატვირთად.
• ან გახსენით ახალი ჩატი და აირჩიეთ მოდელი ჩამოსაშლელი მენიუდან.

საუკეთესო რამ LM Studio-ში არის ის, რომ ის მოქმედებს როგორც ერთგვარი ადგილობრივი ChatGPT, ხაზგარეშე და თქვენს ენაზე. თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მრავალი ჩატი და შეინახოთ თქვენი საუბრები, თუ გსურთ. გარდა ამისა, თუ ჩართავთ „ლოკალური სერვერის“ ოფციას, შეგიძლიათ მისი ინტეგრირება თქვენს Python აპლიკაციებთან OpenAI-თან თავსებადი API-ის გამოყენებით.

ვარიანტი 3: გამოიყენეთ Google AI Studio (ონლაინ)

თუ არაფრის დაყენება არ შეგიძლიათ ან არ გსურთ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Gemma 3 პირდაპირ ღრუბელიდან Google AI Studio-ით.. ინსტალაცია არ არის საჭირო, მაგრამ საჭიროა ინტერნეტ კავშირი და Google ანგარიში.

თქვენ უბრალოდ უნდა წახვიდეთ aistudio.google.com და აირჩიეთ "Gemma 3" მოდელების სიიდან. ამ მომენტიდან შეგიძლიათ დაიწყოთ ჩეთი მოდელთან, თითქოს ეს იყოს Bard-ის ან ChatGPT-ის გაფართოებული ვერსია, გამოსახულების შეყვანის ჩათვლით.

ღრუბლოვანი ინსტალაცია NodeShift-ით (სურვილისამებრ)

მათთვის, ვინც ეძებს მეტ ძალას ან მოდელის პროფესიონალურად გამოყენებას, არსებობს ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენების შესაძლებლობა, როგორიცაა NodeShift. მათთან ერთად შეგიძლიათ იქირაოთ მანქანები მძლავრი GPU-ით და დააკონფიგურიროთ თქვენი იდეალური გარემო Gemma 3-ის გასაშვებად შეზღუდვების გარეშე.

ძირითადი ნაბიჯები NodeShift-ში:

1. ანგარიშის შექმნა app.nodeshift.com.
2. დაიწყეთ მორგებული GPU კვანძი (მაგ. 2x RTX 4090).
3. აირჩიეთ წინასწარ კონფიგურირებული სურათი Ubuntu + Nvidia CUDA ან Jupyter Notebook-ით, იმისდა მიხედვით, იყენებთ თუ არა Ollama-ს ან Transformers-ს.
4. დაუკავშირდით SSH-ს და დააინსტალირეთ მოდელი ბრძანების ხაზიდან.

ამ ტიპის ინსტალაცია გაძლევთ წვდომას პროფესიონალურ კონფიგურაციებზე, იდეალურია ტრენინგის მოდელებისთვის, შესრულების შესაფასებლად და ა.შ. მიუხედავად იმისა, რომ აუცილებელი არ არის სახლის მომხმარებლებისთვის, ის სასარგებლოა მათთვის, ვისაც სურს სიღრმისეული ექსპერიმენტების ჩატარება ან აპლიკაციების შექმნა მოწინავე LLM-ებზე.

სისტემის მოთხოვნები და ტექნიკური რეკომენდაციები

Gemma 3-ის ყველა მოდელი არ იმუშავებს ნებისმიერ კომპიუტერზე. ქვემოთ გთავაზობთ ზოგად ცნობას მოდელის ტიპის მიხედვით:

• to მოდელები 1B-დან 7B-მდე: მინიმალური GB RAM 8. ისინი მუშაობენ თითქმის ნებისმიერ თანამედროვე კომპიუტერზე, თუნდაც GPU-ს გარეშე.
• to 13B მოდელები: რეკომენდებულია ოპერატიული მეხსიერება 16 GB-დან 24 GB-მდე.
• to 27B მოდელები: საჭიროა მინიმუმ 32 გბ ოპერატიული მეხსიერება და სასურველია გამოყოფილი GPU.

მეტი ოპერატიული მეხსიერების ქონა აჩქარებს მუშაობას და თავიდან აიცილებს შეცდომებს მეხსიერების ნაკლებობის გამო. მიუხედავად იმისა, რომ Olama და LM Studio ცდილობენ რესურსების ეფექტურად გამოყენებას, ეს ბევრი რამ იქნება დამოკიდებული თქვენს აპარატურაზე. გარდა ამისა, რეაგირების სიჩქარე მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდება, თუ CPU-ის ნაცვლად გამოიყენება GPU.

Gemma 3-ის დაყენება Windows 11-ზე უფრო ადვილია, ვიდრე ჩანს.. არ აქვს მნიშვნელობა, გადაწყვეტთ გამოიყენოთ Ollama მისი სიმარტივისთვის, LM Studio მისი გრაფიკული ინტერფეისისთვის ან Google AI Studio, რომ ის უსაფრთხოდ ითამაშოთ ღრუბელში. მთავარია, რომ თითოეული მეთოდი მოერგოს სხვადასხვა დონის გამოცდილებას და ტექნიკურ შესაძლებლობებს. ახლა, როდესაც თქვენ იცით ყველა ვარიანტი და რა გჭირდებათ დასაწყებად, შეგიძლიათ დაიწყოთ ექსპერიმენტები ამ შთამბეჭდავი ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის დღეს.