როგორ გამოვიყენოთ თქვენი კომპიუტერი, როგორც ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი: პრაქტიკული და შედარებითი სახელმძღვანელო

¿როგორ გამოვიყენოთ თქვენი კომპიუტერი, როგორც ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი? ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის მხოლოდ დიდი კორპორაციების ან ღრუბლოვანი ექსპერტების საკუთრება. სულ უფრო მეტი მომხმარებელი ცდილობს გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებები პირდაპირ პერსონალური კომპიუტერებიდან, ტექსტის გენერირებიდან დაწყებული შემოქმედებითი ან ტექნიკური პროცესების ავტომატიზაციით დამთავრებული, მაქსიმალური კონფიდენციალურობით და გარე სერვერებზე დაყრდნობის გარეშე. გადააქციეთ თქვენი კომპიუტერი ლოკალურ ხელოვნური ინტელექტის ცენტრად ეს ხელმისაწვდომი რეალობაა და თითქმის ნებისმიერი მოყვარულის, პროფესიონალის ან სტუდენტისთვის ხელმისაწვდომია, მაშინაც კი, თუ თქვენი აღჭურვილობა არ არის უახლესი ტექნოლოგიებით აღჭურვილი.

ამ სტატიაში თქვენ აღმოაჩენთ, თუ როგორ გარდაქმნათ თქვენი საკუთარი კომპიუტერი თქვენი ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემის ბირთვად. ჩვენ განვიხილავთ ყველაზე რეკომენდებულ პროგრამული უზრუნველყოფის ალტერნატივებს, აპარატურასთან, მოდელებთან და ფუნქციებთან დაკავშირებულ ძირითად მოსაზრებებს, ასევე ადგილობრივ ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობის უპირატესობებს როგორც კონფიდენციალურობის, ასევე პერსონალიზაციის თვალსაზრისით. გარდა ამისა, მე დაგეხმარებით LLM მოდელების, აპლიკაციებისა და რესურსების შერჩევაში, ინსტალაციასა და მაქსიმალურად გამოყენებაში, საუკეთესო პროგრამების შედარებაში და შემოგთავაზებთ რჩევებს, რათა თქვენი ხელოვნური ინტელექტის გამოცდილება შეუფერხებელი და უსაფრთხო იყოს, იქნება ეს Windows-ზე, Mac-ზე თუ Linux-ზე.

რატომ უნდა გამოიყენოთ თქვენი კომპიუტერი, როგორც ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი?

კომპიუტერის ცენტრალურ ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმად გამოყენება უპირატესობებს გვთავაზობს, რომელთა შედარება ღრუბლოვან სერვისებთან რთულია. ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მიზეზი კონფიდენციალურობაა: როდესაც ღრუბელში ჩატბოტებთან ურთიერთობთ, თქვენი მონაცემები და მოთხოვნები მესამე მხარის სერვერებზე ინახება და, მიუხედავად იმისა, რომ კომპანიები უსაფრთხოების ზომებს ახორციელებენ, ყოველთვის არსებობს გაჟონვის ან ბოროტად გამოყენების რისკი. ინფორმაციის ადგილობრივად დამუშავება ნიშნავს, რომ თქვენ გაქვთ სრული კონტროლი თქვენს მონაცემებზე. თქვენს კითხვებზე, პასუხებსა თუ ფაილებზე წვდომა სხვას არ აქვს.

კიდევ ერთი დიდი უპირატესობა ინტერნეტთან დაკავშირების მოთხოვნების არარსებობაა. ადგილობრივი სისტემით, თქვენ შეგიძლიათ ისარგებლოთ ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციებით მაშინაც კი, თუ გაქვთ არასტაბილური კავშირი, ცხოვრობთ ცუდი დაფარვის მქონე ადგილას ან უბრალოდ გსურთ ოფლაინში მუშაობა უსაფრთხოების მიზნით. გარდა ამისა, პერსონალიზაცია გაცილებით დიდია: შეგიძლიათ აირჩიოთ თქვენთვის ყველაზე შესაფერისი მოდელი, მოარგოთ ის თქვენს საჭიროებებს და დახვეწოთ ყველა პარამეტრი — რაც იშვიათად არის შესაძლებელი კონცენტრირებული ღრუბლოვანი სერვისებით.

არანაკლებ მნიშვნელოვანია ეკონომიკური ასპექტი. მიუხედავად იმისა, რომ ღრუბლოვანი სერვისები უფასო ვერსიებს გვთავაზობენ, გაფართოებული გამოყენება გულისხმობს გამოწერებს, ტოკენების გადახდას ან რესურსების მოხმარებას. ლოკალურად მუშაობისას, ერთადერთი შეზღუდვა თქვენი აპარატურის სიმძლავრეა.

რა გჭირდებათ დასაწყებად? აპარატურა და ძირითადი მოთხოვნები

ზოგადი წარმოდგენა, რომ ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობას უახლესი კომპიუტერები ან ულტრამძლავრი გრაფიკული პროცესორები სჭირდება, ახლა წარსულს ჩაბარდა. ამჟამინდელი ენობრივი მოდელები ოპტიმიზირებულია სახლის კომპიუტერებზე გასაშვებად და ბევრი მათგანი, განსაკუთრებით კვანტიზირებული მოდელები, შეუძლია მუშაობა სპეციალური გრაფიკული ბარათის გარეშეც კი, მხოლოდ CPU-ს გამოყენებით.

შეუფერხებელი მუშაობისა და სასიამოვნო გამოცდილებისთვის, რეკომენდებულია მინიმუმ 8-16 GB ოპერატიული მეხსიერება. და შედარებით თანამედროვე პროცესორი (მეექვსე თაობის Core i5 ან i7, ან Ryzen-ის ეკვივალენტები). თუ უფრო დიდ მოდელებთან მუშაობთ ან გსურთ უფრო სწრაფი მუშაობა, 4 GB VRAM-ის მქონე გრაფიკული პროცესორი განსხვავებას ქმნის, განსაკუთრებით ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა სურათების გენერირება ან ძალიან გრძელი ტექსტური პასუხები.

Mac-ზე, Apple M1 ჩიპები და უფრო მაღალი ვერსიები ასევე მხარს უჭერენ ადგილობრივ LLM მოდელებს ძალიან კარგი რეაგირების დროით. მოკლედ, თუ თქვენი კომპიუტერი ან ლეპტოპი შვიდ წელზე ნაკლები ასაკისაა, ალბათ შეგიძლიათ დაიწყოთ ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ექსპერიმენტები.

რა აპლიკაციები და პლატფორმები გჭირდებათ, რომ თქვენი კომპიუტერი ლოკალურ ხელოვნური ინტელექტის ცენტრად აქციოთ?

თქვენი ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის სისტემის ცენტრალური ნაწილი სპეციალიზებული აპლიკაციებია, რომლებიც თქვენს აპარატურასა და ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შორის არსებულ უფსკრულს ავსებენ. მათი გამოყენების სიმარტივით, სიმძლავრითა და მოქნილობით ყველაზე ცნობილთა შორის აღსანიშნავია:

• GPT4All: ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული და მეგობრული ვარიანტი. ის საშუალებას გაძლევთ ჩამოტვირთოთ და დააინსტალიროთ მრავალი ენობრივი მოდელი, იურთიერთოთ მათთან და დააკონფიგურიროთ სხვადასხვა პარამეტრები. ის მუშაობს სხვადასხვა პლატფორმაზე (Windows, Mac და Linux) და მისი ინსტალაციის პროცესი ისეთივე მარტივია, როგორც ნებისმიერი სხვა დესკტოპის პროგრამა.
• იან AI: ის გამოირჩევა თანამედროვე ინტერფეისით, საუბრის თემების ორგანიზების შესაძლებლობით და როგორც ლოკალურ, ასევე დისტანციურ მოდელებთან თავსებადობით (მაგალითად, OpenAI-დან, API-ის საშუალებით). გარდა ამისა, ის გთავაზობთ საკუთარ ლოკალურ API-ს, რომელიც OpenAI-ის ბაძავს, რაც Jan-ს საშუალებას აძლევს ინტეგრირდეს, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ბექენდი სხვა აპლიკაციებში, რომლებსაც ChatGPT API გასაღები სჭირდებათ, ინტერნეტზე დაყრდნობის გარეშე.
• Llama.cpp და LM Studio: ეს ინსტრუმენტები საშუალებას გაძლევთ ლოკალურად გაუშვათ LLM მოდელები და უზრუნველყოთ წვდომა Hugging Face-ისა და სხვა საცავებიდან მოდელების ყოვლისმომცველ ბიბლიოთეკაზე.

ძირითადი პროცედურა, როგორც წესი, შემდეგია: ჩამოტვირთეთ არჩეული აპლიკაცია მისი ოფიციალური ვებსაიტიდან, დააინსტალირეთ თქვენს სისტემაზე და დაათვალიერეთ ხელმისაწვდომი შაბლონების გალერეა (ხშირად მოიხსენიება როგორც „ჰაბი“ ან მსგავსი). იქ შეგიძლიათ აირჩიოთ სასურველი მოდელი, შეამოწმოთ მისი ზომა და მეხსიერების მოთხოვნები და ჩამოტვირთოთ ყველაფერი თავად ინტერფეისიდან.

ტოპ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ადგილობრივად ინსტალაციისთვის

ღია კოდის LLM მოდელების სამყარო უზარმაზარია და მუდმივად იზრდება. OpenAI-ის მიერ შემოთავაზებული სერვისების გარდა (რომლებიც ღრუბლოვან კავშირს მოითხოვს), ადგილობრივად მუშაობისთვის მზად არის მრავალი ალტერნატივა: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B და სხვა. ამ მოდელების უმეტესობა კვანტიზებულია, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი ნაკლებ ადგილს იკავებენ და ნაკლებ ოპერატიულ მეხსიერებას საჭიროებენ, სიზუსტის მცირე ნაწილის შეწირვის ფასად.

დამწყებთათვის რეკომენდებულია მცირე და საშუალო ზომის მოდელები, როგორიცაა Mistro Instruct 7B ან TinyLlama Chat, რადგან ისინი სწრაფად იტენება და არ ატვირთავენ სისტემას. თუ თქვენს კომპიუტერს მეტი ოპერატიული მეხსიერება და მეხსიერება აქვსსცადეთ უფრო სრულყოფილი მოდელები, როგორიცაა Mixol 8X 7B, იმის ცოდნით, რომ, მაგალითად, მხოლოდ მოდელისთვის შეიძლება საჭირო გახდეს 26 GB-მდე დისკის ადგილი.

თითქმის ყველა აპლიკაციაში შეგიძლიათ მოდელების გაფილტვრა მათი ზომის, ძირითადი ენის, ლიცენზიების ან იმ დავალებების ტიპის მიხედვით, რომელთათვისაც ისინი გაწვრთნილები არიან. (ტექსტის წერა, კოდის გენერირება, თარგმნა და ა.შ.). რაც უფრო კონკრეტულია მოდელის მიზანი, მით უფრო ზუსტია შედეგები.

ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ინსტალაციისა და გამოყენების ეტაპობრივი პროცესი

1. ჩამოტვირთეთ და დააინსტალირეთ აპლიკაცია: გადადით თქვენთვის სასურველი ინსტრუმენტის ოფიციალურ ვებსაიტზე (მაგ., GPT4All ან Jan AI), ჩამოტვირთეთ თქვენი ოპერაციული სისტემისთვის განკუთვნილი ინსტალერი და მიჰყევით ეკრანზე მოცემულ ნაბიჯებს. Windows-ში, ეს, როგორც წესი, კლასიკური ოსტატია; Mac-ზე, შესაძლოა საჭირო გახდეს Rosetta-ს ჩართვა M1/M2 პროცესორის მქონე კომპიუტერებისთვის; Linux-ზე ხელმისაწვდომი იქნება DEB ან AppImage პაკეტები.

2. ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შესწავლა და ჩამოტვირთვა: აპლიკაციის გახსნის შემდეგ, გადადით მოდელების მკვლევარზე (GPT4All-ში ეს არის „აღმოჩენის მოდელის სივრცე“, Jan AI-ში კი „ჰაბი“). გაფილტრეთ, გადახედეთ ფუნქციებს და როდესაც იპოვით თქვენთვის ყველაზე მიმზიდველ მოდელს, დააჭირეთ ღილაკს „ჩამოტვირთვა“. გაგრძელებამდე გაცნობებთ ზომასა და მოთხოვნებს.

3. შერჩევა და პირველი შესრულება: შაბლონის ჩამოტვირთვის შემდეგ, აირჩიეთ ის აპლიკაციაში და დაიწყეთ ახალი საუბარი ან დავალება. დაწერეთ თქვენი შეკითხვა ან მოთხოვნა და დაელოდეთ პასუხს. თუ შეამჩნევთ ნელ რეაგირებას, სცადეთ უფრო მსუბუქი მოდელების გამოყენება ან შეცვალეთ პარამეტრები.

4. პარამეტრების კორექტირება და ექსპერიმენტი: პროგრამების უმეტესობაში შეგიძლიათ შეცვალოთ ტოკენების მაქსიმალური რაოდენობა (რაც ზღუდავს პასუხების ხანგრძლივობას), ასევე სხვა დეტალები, როგორიცაა ტემპერატურა, top_p და ა.შ. სცადეთ სხვადასხვა პარამეტრები, სანამ არ იპოვით შედეგების სიჩქარესა და ხარისხს შორის თქვენთვის მოსახერხებელ ბალანსს.

5. თემების ორგანიზება და პერსონალიზაცია: ბევრი პროგრამა საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სასაუბრო თემები სხვადასხვა სახელწოდებითა და მიზნით (ვიდეო იდეები, შემოქმედებითი წერა, დახმარება კოდირებაში და ა.შ.) და ასევე შეგიძლიათ შეინახოთ თითოეული თემისთვის მორგებული ინსტრუქციები, რაც ურთიერთქმედებას ამარტივებს.

რესურსების მართვა და მუშაობის ოპტიმიზაცია

ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის მთავარი შეზღუდვა აპარატურაა: როდესაც მოდელი ძალიან დიდია თქვენი ოპერატიული მეხსიერებისთვის, შეიძლება მოხდეს შენელება, ავარიები ან თუნდაც შესრულების შეცდომები. საუკეთესო აპლიკაციები წინასწარ გაფრთხილებებს გთავაზობენ, როდესაც თქვენი მოწყობილობისთვის ძალიან მძიმე მოდელს ირჩევთ.

Jan-ის ხელოვნური ინტელექტი წარმატებით სარგებლობს ეკრანზე რესურსების მონიტორის ინტეგრირებით. რომელიც რეალურ დროში გიჩვენებთ ოპერატიული მეხსიერების, პროცესორის და დამუშავების სიჩქარის მოხმარებას (წამში ტოკენები). ამ გზით, თქვენ ყოველთვის შეგიძლიათ იცოდეთ, თქვენი გუნდი თავის ლიმიტზეა თუ კიდევ შეგიძლიათ მისგან მეტის გამომუშავება.

თუ თქვენს კომპიუტერს აქვს Nvidia-ს ვიდეო ბარათი და გსურთ მისი გამოყენება, ზოგიერთი აპლიკაცია CUDA-ს ინსტალაციით GPU-ს აჩქარებას იძლევა.. ამან შეიძლება გაამრავლოს სიჩქარე მძიმე დავალებებში. GPU მხარდაჭერის სწორად ინსტალაციისა და ჩასართავად ყოველთვის მიმართეთ ოფიციალურ დოკუმენტაციას.

რაოდენობრივი შეფასების უპირატესობები: უფრო მსუბუქი და ეფექტური მოდელები

ლოკალურ ხელოვნურ ინტელექტზე საუბრისას გავრცელებული ტერმინია „კვანტიზაცია“. ეს გულისხმობს მოდელის წონების შენახვის სიზუსტის შემცირებას მათი ნაკლები ბიტის მქონე რიცხვებად გადაქცევით, რაც მკვეთრად ამცირებს მოდელის დისკისა და მეხსიერების ზომას, მინიმალური გავლენით პასუხის ხარისხზე.

ჩამოსატვირთი მოდელების უმეტესობა უკვე კვანტიზებულია სხვადასხვა ვერსიებში (4-ბიტიანი, 8-ბიტიანი და ა.შ.). თუ თქვენთვის სასურველი მოდელი მხოლოდ „სრული“ ვერსიით არსებობს და თქვენს გუნდს მისი გადატანა არ შეუძლია, არსებობს აპლიკაციები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ თავად განსაზღვროთ იგი (მაგალითად, GPTQ).

ეს ტექნიკა შესაძლებელს ხდის ძლიერი მოდელების გაშვებას ძველ ან რესურსებით შეზღუდულ კომპიუტერებზე, კონფიდენციალურობისა და ღრუბლოვანი სერვისებისგან დამოუკიდებლობის შენარჩუნებით.

საუკეთესო ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების შედარება: GPT4All vs. Jan AI

ორივე აპლიკაცია გთავაზობთ ყველაფერს, რაც გჭირდებათ თქვენი კომპიუტერის ძლიერ ხელოვნური ინტელექტის ცენტრად გადასაკეთებლად, თუმცა თითოეულს აქვს საკუთარი უნიკალური ფუნქციები, რომლებიც დაგეხმარებათ აირჩიოთ ერთი ან მეორე თქვენი პრეფერენციების მიხედვით.

• მარტივად გამოყენება: GPT4All ის ძალიან მარტივია, ინსტალაცია სწრაფია და მოდელების ჩამოტვირთვა ხდება მკაფიო და მოსახერხებელი ინტერფეისიდან. მეორეს მხრივ, Jan AI გთავაზობთ უფრო მოწინავე საუბრის ორგანიზებას და ინსტრუქციებისა და სამუშაო პროცესების შემდგომი პერსონალიზაციის შესაძლებლობას.
• თავსებადობა: ორივე მხარს უჭერს Windows-ს, Mac-ს და Linux-ს. Jan AI-ს ლოკალური API-ის საშუალებით სხვა აპლიკაციებთან პირდაპირი ინტეგრაცია აქვს.
• რესურსების მონიტორინგი: Jan AI გთავაზობთ რესურსების მოხმარების რეალურ დროში აღრიცხვის დაფას, რაც სასარგებლოა შეზღუდვების მქონე გუნდებისთვის. GPT4All მინიმალურ მოთხოვნებს გაცნობებთ და გაფრთხილებთ, თუ თქვენი აპარატურა შესაძლოა არასაკმარისი იყოს.
• გაფართოებები: Jan საშუალებას გაძლევთ დააინსტალიროთ გაფართოებები, რომლებიც აფართოებენ ფუნქციონალს (მაგალითად, ზემოხსენებული რესურსების მონიტორი), რომელიც არ არის წარმოდგენილი GPT4All-ში.

ჩემი რეკომენდაციაა, სცადოთ ორივე და ნახოთ, რომელი შეესაბამება საუკეთესოდ თქვენს სამუშაო პროცესს და თქვენს გუნდს.

პრობლემების მოგვარება და ხშირად დასმული კითხვები

ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ჩამოტვირთვისა და ინსტალაციისას ხშირად შეიძლება გარკვეული სირთულეები წარმოიშვას, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე დიდ ფაილებს ეხება ან გუნდში შეზღუდული რესურსებია. ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული შეცდომა არის მოპოვების შეუძლებლობა. ამ შემთხვევებში, კარგი იდეაა შეამოწმოთ თქვენი კავშირი, გაათავისუფლოთ დისკის სივრცე ან გადატვირთოთ აპლიკაცია. თითოეული პროგრამის დამხმარე საზოგადოებები, ასევე მათი ოფიციალური ვიკიები ან ფორუმები, ხშირად გვთავაზობენ ეტაპობრივ გადაწყვეტილებებს.

უსაფრთხოების თვალსაზრისით, ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება გაცილებით გამჭვირვალეა, ვიდრე დისტანციურ სერვისებთან ურთიერთქმედება. თქვენი მონაცემები და საუბრების ისტორია თქვენს მოწყობილობაზე რჩება და არ გამოიყენება გარე ალგორითმების გასაწვრთნელად. თუმცა, სიფრთხილის მიზნით, რეკომენდებულია არ გააზიაროთ მგრძნობიარე ინფორმაცია არცერთ ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციაში, თუნდაც ადგილობრივად.

რა მოხდება, თუ კიდევ უფრო მეტი შესრულება გჭირდებათ? თუ ოპერატიული მეხსიერების (16 ან 32 GB) ან თანამედროვე გრაფიკული პროცესორის შეძენის საშუალება გაქვთ, უფრო დიდი მოდელები უფრო შეუფერხებლად იმუშავებენ და შეძლებთ ექსპერიმენტებს ჩაატაროთ ისეთ მოწინავე ფუნქციებთან, როგორიცაა მულტიმოდალური ურთიერთქმედება (ტექსტი, სურათი, ხმა). წინააღმდეგ შემთხვევაში, არსებობს მსუბუქი, მაღალოპტიმიზებულ მოდელები, რომლებიც ძალიან კარგად ასრულებენ ყოველდღიური ამოცანების უმეტესობას.

გამოცდილება სრულიად ოფლაინშია: მოდელების ჩამოტვირთვის შემდეგ, აპლიკაცია ინტერნეტთან კავშირის გარეშე იმუშავებს, რაც მაქსიმალურად ზრდის კონფიდენციალურობას და საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ ნებისმიერ გარემოებაში.

მუდმივად განვითარებადი ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემა

კომპიუტერებისთვის ამჟამინდელმა ლოკალურმა ხელოვნურმა ინტელექტმა განვითარების ისეთ დონეს მიაღწია, რომ ისინი ღრუბლოვანი სერვისების მყარ ალტერნატივად აქცევს. მოდელების უზარმაზარი მრავალფეროვნება, ინსტალაციის სიმარტივე და პერსონალიზაციის შესაძლებლობები დემოკრატიზაციას უკეთებს უახლესი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას.

ისეთი კომპანიები, როგორიცაა Google და Microsoft, ასევე შეაქვთ თავიანთი წვლილი ცენტრალიზებული პლატფორმების მეშვეობით (მაგ., AI Hub ან Copilot Windows-ზე), თუმცა ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის რეალური პოტენციალი იმაში მდგომარეობს, რომ შეგიძლიათ თქვენი მორგებული ჰაბი თქვენს კონკრეტულ სამუშაო პროცესებს, კონფიდენციალურობასა და მიზნებს მოარგოთ..

იმის ცოდნა, რომ თქვენ ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებელი ხართ, გირჩევთ, კიდევ უფრო მეტი ისწავლოთ და ისარგებლოთ ChatGPT-ის და სხვათა შესაძლებლობებით, რადგან, მაგალითად, ახლა შეგიძლიათ გქონდეთ ფასების შედარება ChatGPT-ზე.

ახლა თქვენს განკარგულებაშია ინსტრუმენტები, სახელმძღვანელოები და ხრიკები, რომლებიც აუცილებელია თქვენი კომპიუტერის ნამდვილ ხელოვნური ინტელექტის ცენტრად გადასაკეთებლად. ინოვაციისა და თქვენს ინფორმაციაზე აბსოლუტური კონტროლის ახალ დონეზე აყვანა. ვიმედოვნებთ, რომ ახლა იცით, როგორ გამოიყენოთ თქვენი კომპიუტერი, როგორც ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი.