ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් ලෙස භාවිතා කරන්නේ කෙසේද: ප්‍රායෝගික සහ සංසන්දනාත්මක මාර්ගෝපදේශයකි.

¿ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් ලෙස භාවිතා කරන්නේ කෙසේද? කෘතිම බුද්ධිය තවදුරටත් විශාල සමාගම්වලට හෝ වලාකුළු විශේෂඥයින්ට පමණක් සීමා වූ ක්ෂේත්‍රයක් නොවේ. උපරිම පෞද්ගලිකත්වයකින් සහ බාහිර සේවාදායකයන් මත රඳා නොසිට, පෙළ උත්පාදනයේ සිට නිර්මාණාත්මක හෝ තාක්ෂණික ක්‍රියාවලීන් ස්වයංක්‍රීය කිරීම දක්වා වූ කාර්යයන් සඳහා, වැඩි වැඩියෙන් පරිශීලකයින් තම පුද්ගලික පරිගණකවලින් සෘජුවම AI විසඳුම් භාවිතා කිරීමට බලාපොරොත්තු වේ. ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් බවට පත් කරන්න එය දැරිය හැකි යථාර්ථයක් වන අතර ඔබේ උපකරණ අති නවීන නොවුනත්, ඕනෑම උද්‍යෝගිමත්, වෘත්තිකයෙකුට හෝ ශිෂ්‍යයෙකුට පාහේ ළඟා විය හැකිය.

මෙම ලිපියෙන්, ඔබේම පරිගණකය ඔබේ AI පරිසර පද්ධතියේ හරය බවට පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත. අපි වඩාත් නිර්දේශිත මෘදුකාංග විකල්ප, දෘඩාංග, මාදිලි සහ විශේෂාංග පිළිබඳ ප්‍රධාන සලකා බැලීම් මෙන්ම පෞද්ගලිකත්වය සහ පුද්ගලීකරණය යන දෙකම අනුව දේශීය AI සමඟ වැඩ කිරීමේ වාසි දෙස බලමු. ඊට අමතරව, LLM මාදිලි, යෙදුම් සහ සම්පත් තෝරා ගැනීම, ස්ථාපනය කිරීම සහ උපරිම ප්‍රයෝජන ලබා ගැනීම, හොඳම වැඩසටහන් සංසන්දනය කිරීම සහ Windows, Mac හෝ Linux මත ඔබේ AI අත්දැකීම සුමට හා ආරක්ෂිත කිරීමට උපදෙස් ලබා දීම පිළිබඳව මම ඔබට මග පෙන්වන්නම්.

ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් ලෙස භාවිතා කරන්නේ ඇයි?

ඔබේ පරිගණකය මධ්‍යම AI වේදිකාවක් ලෙස භාවිතා කිරීමෙන් වලාකුළු සේවා සමඟ ගැලපීමට අපහසු වාසි ලැබේ. වැදගත්ම හේතුවක් වන්නේ පෞද්ගලිකත්වයයි: ඔබ වලාකුළෙහි චැට්බෝට් සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන විට, ඔබේ දත්ත සහ ඉල්ලීම් තෙවන පාර්ශවීය සේවාදායකයන් මත ගබඩා වන අතර, සමාගම් ආරක්ෂක පියවර ක්‍රියාත්මක කළද, කාන්දුවීම් හෝ අනිසි භාවිතයේ අවදානම සැමවිටම පවතී.. තොරතුරු දේශීයව සැකසීම යන්නෙන් අදහස් වන්නේ ඔබට ඔබේ දත්ත පිළිබඳ සම්පූර්ණ පාලනය ඇති බවයි. වෙනත් කිසිවෙකුට ඔබගේ ප්‍රශ්න, පිළිතුරු හෝ ගොනු වෙත ප්‍රවේශය නොමැත.

තවත් විශාල වාසියක් වන්නේ අන්තර්ජාල සම්බන්ධතා අවශ්‍යතා නොමැති වීමයි. පරිශ්‍රයේම පද්ධතියක් සමඟින්, ඔබට අස්ථායී සම්බන්ධතාවයක් තිබුණත්, දුර්වල ආවරණයක් සහිත ප්‍රදේශයක ජීවත් වුවද, හෝ ආරක්ෂක හේතූන් මත නොබැඳිව වැඩ කිරීමට අවශ්‍ය වුවද, ඔබට AI විශේෂාංග භුක්ති විඳිය හැකිය. ඊට අමතරව, අභිරුචිකරණය බෙහෙවින් වැඩි ය: ඔබට වඩාත් ගැලපෙන ආකෘතිය තෝරා ගත හැකිය, එය ඔබේ අවශ්‍යතාවලට අනුව අභිරුචිකරණය කළ හැකිය, සහ සෑම පරාමිතියක්ම සියුම් ලෙස සකස් කළ හැකිය - ටින් කළ වලාකුළු සේවා සමඟ කලාතුරකින් කළ හැකි දෙයක්.

ආර්ථික අංශය ද ඊට වඩා වැදගත් නොවේ. වලාකුළු සේවා නොමිලේ අනුවාද ලබා දුන්නද, උසස් භාවිතයට දායකත්වයන්, ටෝකන් ගෙවීම් හෝ සම්පත් පරිභෝජනය ඇතුළත් වේ. දේශීයව වැඩ කරන විට, එකම සීමාව ඔබේ දෘඪාංගයේ ධාරිතාවය වේ.

ආරම්භ කිරීමට ඔබට අවශ්‍ය කුමක්ද? දෘඩාංග සහ මූලික අවශ්‍යතා

AI සමඟ වැඩ කිරීමට අති නවීන පරිගණක හෝ අතිශය බලවත් GPU අවශ්‍ය බවට ඇති සාමාන්‍ය අදහස දැන් අතීතයට අයත් දෙයකි. වත්මන් භාෂා ආකෘති ගෘහ පරිගණකවල ක්‍රියාත්මක වීමට ප්‍රශස්තිකරණය කර ඇති අතර, ඒවායින් බොහොමයක්, විශේෂයෙන් ප්‍රමාණනය කරන ලද ඒවා, කැපවූ ග්‍රැෆික් කාඩ්පතක් නොමැතිව පවා ක්‍රියාත්මක විය හැකිය., CPU පමණක් භාවිතා කරමින්.

සුමට ක්‍රියාකාරිත්වයක් සහ ප්‍රසන්න අත්දැකීමක් සඳහා, අවම වශයෙන් 8-16 GB RAM ප්‍රමාණයක් තිබීම නිර්දේශ කෙරේ. සහ සාධාරණ ලෙස නවීන සකසනයක් (හයවන පරම්පරාවේ Core i5 හෝ i7, හෝ Ryzen සමාන). ඔබ විශාල මාදිලි සමඟ වැඩ කරන්නේ නම් හෝ වේගවත් කාර්ය සාධනයක් අවශ්‍ය නම්, 4GB VRAM සහිත GPU එකක් වෙනසක් ඇති කරයි, විශේෂයෙන් රූප උත්පාදනය හෝ ඉතා දිගු පෙළ ප්‍රතිචාර වැනි කාර්යයන් සඳහා.

Mac මත, Apple M1 චිප්ස් සහ ඉහළ ඒවා ඉතා හොඳ ප්‍රතිචාර කාලයක් සහිත දේශීය LLM මාදිලි සඳහා සහය දක්වයි. කෙටියෙන් කිවහොත්, ඔබේ පරිගණකය හෝ ලැප්ටොප් පරිගණකය අවුරුදු හතකට වඩා අඩු නම්, ඔබට දේශීය AI සමඟ අත්හදා බැලීම් ආරම්භ කළ හැකිය.

ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් බවට පත් කිරීමට ඔබට අවශ්‍ය යෙදුම් සහ වේදිකා මොනවාද?

ඔබේ දේශීය AI පද්ධතියේ හදවත වන්නේ ඔබේ දෘඪාංග සහ AI ආකෘති අතර පරතරය පියවන විශේෂිත යෙදුම් ය. භාවිතයේ පහසුව, බලය සහ නම්‍යශීලී බව සඳහා වඩාත්ම කැපී පෙනෙන ඒවා අතර, සඳහන් කිරීම වටී:

• GPT4සියල්ල: වඩාත් ජනප්රිය හා මිත්රශීලී විකල්ප වලින් එකක්. එය ඔබට භාෂා ආකෘති රාශියක් බාගත කර ස්ථාපනය කිරීමට, ඒවා සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කිරීමට සහ විවිධ පරාමිතීන් වින්‍යාස කිරීමට ඉඩ සලසයි. එය හරස්-වේදිකා (වින්ඩෝස්, මැක් සහ ලිනක්ස්) වන අතර එහි ස්ථාපන ක්‍රියාවලිය වෙනත් ඕනෑම ඩෙස්ක්ටොප් වැඩසටහනක් තරම් සරල ය.
• ජනවාරි AI: එය එහි නවීන අතුරුමුහුණත, සංවාද නූල් සංවිධානය කිරීමේ හැකියාව සහ දේශීය සහ දුරස්ථ මාදිලි දෙකටම (උදාහරණයක් ලෙස OpenAI වෙතින්, API හරහා) අනුකූලතාව සඳහා කැපී පෙනේ. ඊට අමතරව, එය OpenAI අනුකරණය කරන තමන්ගේම දේශීය API ලබා දෙයි, එමඟින් Jan හට ChatGPT API යතුරක් අවශ්‍ය වන අනෙකුත් යෙදුම් සමඟ AI පසුබිමක් ලෙස ඒකාබද්ධ කිරීමට ඉඩ සලසයි, නමුත් අන්තර්ජාලය මත රඳා නොපවතී.
• Llama.cpp සහ LM Studio: මෙම මෙවලම් මඟින් ඔබට LLM මාදිලි දේශීයව ක්‍රියාත්මක කිරීමට සහ Hugging Face සහ අනෙකුත් ගබඩාවලින් ආකෘතිවල පුළුල් පුස්තකාලයකට ප්‍රවේශය ලබා දේ.

මූලික ක්‍රියා පටිපාටිය සාමාන්‍යයෙන් පහත පරිදි වේ: තෝරාගත් යෙදුම එහි නිල වෙබ් අඩවියෙන් බාගත කර, එය ඔබේ පද්ධතියේ ස්ථාපනය කර, පවතින සැකිලි ගැලරිය (බොහෝ විට "The Hub" හෝ ඒ හා සමාන ලෙස හැඳින්වේ) පිරික්සන්න. එහිදී ඔබට අවශ්‍ය ආකෘතිය තෝරා ගත හැකිය, එහි ප්‍රමාණය සහ මතක අවශ්‍යතා පරීක්ෂා කර, අතුරු මුහුණතෙන්ම සියල්ල බාගත කළ හැකිය.

දේශීයව ස්ථාපනය කිරීමට ඉහළම AI ආකෘති

විවෘත මූලාශ්‍ර LLM ආකෘති ලෝකය අති විශාල වන අතර නිරන්තරයෙන් වර්ධනය වේ. OpenAI විසින් පිරිනමනු ලබන ඒවාට අමතරව (වලාකුළු සම්බන්ධතාවයක් අවශ්‍ය වේ), දේශීයව ක්‍රියාත්මක වීමට සූදානම් කර ඇති විකල්ප බොහොමයක් තිබේ: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B, ආදිය. මෙම මාදිලි බොහොමයක් ක්වොන්ටම් කර ඇත, එයින් අදහස් කරන්නේ ඒවා අඩු ඉඩක් ගන්නා අතර කුඩා නිරවද්‍යතාවයක් කැප කිරීමෙන් අඩු RAM ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වන බවයි.

ආරම්භකයින් සඳහා Mistro Instruct 7B හෝ TinyLlama Chat වැනි කුඩා-මධ්‍යම මාදිලි නිර්දේශ කරනු ලැබේ, මන්ද ඒවා ඉක්මනින් විසර්ජනය වන අතර පද්ධතිය අධික ලෙස පටවන්නේ නැත. ඔබේ පරිගණකයේ වැඩි RAM සහ ගබඩා ඉඩක් තිබේ නම්, Mixol 8X 7B වැනි වඩාත් සම්පූර්ණ මාදිලි උත්සාහ කරන්න, උදාහරණයක් ලෙස, එයට ආකෘතිය සඳහා පමණක් 26 GB දක්වා තැටි ඉඩක් අවශ්‍ය විය හැකි බව දැන ගන්න.

සියලුම යෙදුම්වල පාහේ ඔබට ආකෘති ඒවායේ ප්‍රමාණය, ප්‍රාථමික භාෂාව, බලපත්‍ර හෝ ඔවුන් පුහුණු කර ඇති කාර්යයන් වර්ගය මත පදනම්ව පෙරහන් කළ හැකිය. (පෙළ ලිවීම, කේත උත්පාදනය, පරිවර්තනය, ආදිය). ආකෘතියේ අරමුණ වඩාත් නිශ්චිත වන තරමට, ඔබට ලැබෙන ප්‍රතිඵල වඩාත් නිවැරදි වේ.

දේශීය AI ස්ථාපනය කිරීම සහ භාවිතා කිරීම සඳහා පියවරෙන් පියවර ක්‍රියාවලිය

1. යෙදුම බාගත කර ස්ථාපනය කරන්න: ඔබ කැමති මෙවලමෙහි නිල වෙබ් අඩවියට (උදා: GPT4All හෝ Jan AI) ගොස්, ඔබේ මෙහෙයුම් පද්ධතිය සඳහා ස්ථාපකය බාගත කර, තිරයේ ඇති පියවර අනුගමනය කරන්න. වින්ඩෝස් වල, එය සාමාන්‍යයෙන් සම්භාව්‍ය විශාරදයකි; Mac මත, M1/M2 සකසනය සහිත පරිගණක සඳහා Rosetta සක්‍රීය කිරීම අවශ්‍ය විය හැකිය; Linux මත, ඔබට DEB හෝ AppImage පැකේජ තිබේ.

2. AI ආකෘති ගවේෂණය කර බාගන්න: ඔබ යෙදුම විවෘත කළ පසු, ආකෘති ගවේෂකය වෙත පිවිසෙන්න (GPT4 හි එය "ඩිස්කවරි මොඩල් අවකාශය" වන අතර, Jan AI හි, "The Hub" වේ). පෙරහන් කරන්න, විශේෂාංග සමාලෝචනය කරන්න, සහ ඔබට වඩාත්ම ආකර්ශනීය ආකෘතිය සොයාගත් විට, "බාගන්න" ක්ලික් කරන්න. ඉදිරියට යාමට පෙර ප්‍රමාණය සහ අවශ්‍යතා පිළිබඳව ඔබට දැනුම් දෙනු ලැබේ.

3. තේරීම සහ පළමු ක්‍රියාත්මක කිරීම: සැකිල්ල බාගත කළ පසු, එය යෙදුම තුළ තෝරා නව සංවාදයක් හෝ කාර්යයක් ආරම්භ කරන්න. ඔබේ විමසුම හෝ ඉල්ලීම ලියා ප්‍රතිචාරය එනතෙක් බලා සිටින්න. ප්‍රතිචාර මන්දගාමී බව ඔබ දුටුවහොත්, සැහැල්ලු ආකෘති භාවිතා කිරීමට හෝ සැකසුම් සකස් කිරීමට උත්සාහ කරන්න.

4. පරාමිතීන් සකස් කර අත්හදා බලන්න: බොහෝ වැඩසටහන් වලදී ඔබට උපරිම ටෝකන ගණන (ප්‍රතිචාරවල දිග සීමා කරන) මෙන්ම උෂ්ණත්වය, top_p වැනි අනෙකුත් විස්තර වෙනස් කළ හැකිය. ඔබට ගැලපෙන ප්‍රතිඵලවල වේගය සහ ගුණාත්මකභාවය අතර තුලනය සොයා ගන්නා තෙක් විවිධ සැකසුම් උත්සාහ කරන්න.

5. නූල් සංවිධානය කර අභිරුචිකරණය කරන්න: බොහෝ වැඩසටහන් මඟින් ඔබට විවිධ නම් සහ අරමුණු සහිත සංවාද නූල් නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි (වීඩියෝ අදහස්, නිර්මාණාත්මක ලිවීම, කේතනය සඳහා උදව්, ආදිය), තවද ඔබට අන්තර්ක්‍රියා විධිමත් කරන එක් එක් නූල් සඳහා අභිරුචි උපදෙස් සුරැකිය හැක.

සම්පත් කළමනාකරණය සහ කාර්ය සාධන ප්‍රශස්තිකරණය

දේශීය AI හි ප්‍රධාන සීමාව දෘඩාංග වේ: ඔබගේ RAM එකට වඩා ආකෘතිය විශාල වූ විට, මන්දගාමී වීම්, බිඳ වැටීම් හෝ ක්‍රියාත්මක කිරීමේ දෝෂ පවා ඇති විය හැක. ඔබේ උපාංගයට බර වැඩි ආකෘතියක් තෝරා ගන්නා විට හොඳම යෙදුම් පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම් ලබා දෙයි.

තිරය ​​මත සම්පත් මොනිටරයක් ​​ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් Jan AI විශිෂ්ටයි එය ඔබට RAM, CPU පරිභෝජනය සහ සැකසුම් වේගය (තත්පරයට ටෝකන) තත්‍ය කාලීනව පෙන්වයි. මේ ආකාරයෙන්, ඔබේ කණ්ඩායම එහි සීමාවේ සිටිනවාද නැතහොත් ඔබට එයින් තවත් ප්‍රයෝජන ගත හැකිද යන්න ඔබට සැමවිටම දැනගත හැකිය.

ඔබේ පරිගණකයට Nvidia ග්‍රැෆික් කාඩ්පතක් තිබේ නම් සහ ඔබට එයින් ප්‍රයෝජන ගැනීමට අවශ්‍ය නම්, සමහර යෙදුම් CUDA ස්ථාපනය කිරීමෙන් GPU ත්වරණය සඳහා ඉඩ සලසයි.. මෙය බර කාර්යයන්හි වේගය ගුණ කළ හැක. GPU සහාය නිසි ලෙස ස්ථාපනය කර සක්‍රීය කිරීමට සැමවිටම නිල ලියකියවිලි වෙත යොමු වන්න.

ප්‍රමාණකරණයේ වාසි: සැහැල්ලු හා වඩා කාර්යක්ෂම ආකෘති

දේශීය AI ගැන කතා කරන විට පොදු යෙදුමක් වන්නේ "ක්වොන්ටීකරණය" යන්නයි. මෙයට ආකෘති බර ගබඩා කිරීමේ නිරවද්‍යතාවය අඩු කිරීම ඇතුළත් වන අතර එමඟින් ප්‍රතිචාර ගුණාත්මක භාවයට අවම බලපෑමක් ඇති කරමින් ආකෘතියේ තැටියේ සහ මතකයේ ප්‍රමාණය විශාල ලෙස අඩු කරයි. බිටු අඩු සංඛ්‍යා බවට පරිවර්තනය කිරීම මෙයට ඇතුළත් වේ.

බාගත කළ හැකි බොහෝ මාදිලි දැනටමත් විවිධ අනුවාද වලින් (4-bit, 8-bit, ආදිය) ප්‍රමාණකරණය කර ඇත. ඔබට අවශ්‍ය ආකෘතිය "සම්පූර්ණ" අනුවාදයක පමණක් පවතී නම් සහ ඔබේ කණ්ඩායමට එය ගෙන යා නොහැකි නම්, එය ඔබටම ප්‍රමාණනය කිරීමට ඉඩ සලසන යෙදුම් තිබේ (උදාහරණයක් ලෙස, GPTQ).

මෙම තාක්ෂණය පැරණි හෝ සම්පත් සීමිත පරිගණකවල බලවත් මාදිලි ධාවනය කිරීමට හැකි වේ, වලාකුළෙන් පෞද්ගලිකත්වය සහ ස්වාධීනත්වය පවත්වා ගනිමින්.

හොඳම දේශීය AI මෙවලම් සංසන්දනය: GPT4All එදිරිව Jan AI

ඔබේ පරිගණකය බලවත් AI මධ්‍යස්ථානයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමට අවශ්‍ය සියල්ල යෙදුම් දෙකම ලබා දෙයි, නමුත් ඒ සෑම එකක්ම ඔබේ මනාපයන් අනුව එකක් හෝ අනෙකක් තෝරා ගැනීමට උපකාරී වන තමන්ගේම අද්විතීය විශේෂාංග ඇත.

• භාවිතයේ පහසුව: GPT4සියල්ල එය ඉතා සරලයි, ස්ථාපනය ඉක්මන් වන අතර ආකෘති බාගත කිරීම පැහැදිලි සහ පරිශීලක-හිතකාමී අතුරුමුහුණතකින් සිදු කෙරේ. අනෙක් අතට, Jan AI වඩාත් දියුණු සංවාද සංවිධානයක් සහ උපදෙස් සහ වැඩ ප්‍රවාහ තවදුරටත් අභිරුචිකරණය කිරීමේ හැකියාව ලබා දෙයි.
• අනුකූලතාව: දෙකම Windows, Mac සහ Linux සඳහා සහය දක්වයි. Jan AI එහි දේශීය API හරහා අනෙකුත් යෙදුම් සමඟ සෘජු ඒකාබද්ධතාවයක් එක් කරයි.
• සම්පත් අධීක්ෂණය: Jan AI සම්පත් පරිභෝජනය පිළිබඳ තත්‍ය කාලීන උපකරණ පුවරුවක් සපයයි, සීමාවන් ඇති කණ්ඩායම් සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වේ. GPT4All අවම අවශ්‍යතා වාර්තා කරන අතර ඔබේ දෘඩාංග හිඟ විය හැකි නම් ඔබට අනතුරු අඟවයි.
• දිගු: Jan මඟින් ඔබට GPT4All හි නොමැති ක්‍රියාකාරීත්වය (උදාහරණයක් ලෙස, ඉහත සඳහන් කළ සම්පත් මොනිටරය) දිගු කරන දිගු ස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.

මගේ නිර්දේශය නම් දෙකම උත්සාහ කර ඔබේ වැඩ ප්‍රවාහයට සහ ඔබේ කණ්ඩායමට වඩාත් ගැලපෙන එක කුමක්දැයි බැලීමයි.

දෝශ නිරාකරණය සහ නිතර අසන ප්‍රශ්න

AI ආකෘති බාගත කිරීමේදී සහ ස්ථාපනය කිරීමේදී, විශේෂයෙන් විශාල ගොනු සමඟ කටයුතු කරන විට හෝ කණ්ඩායමක සීමිත සම්පත් ඇති විට, සමහර අභියෝගවලට මුහුණ දීම සාමාන්‍ය දෙයකි. වඩාත් පොදු දෝෂයක් වන්නේ ලබා ගැනීමට අපොහොසත් වීමයි. මෙවැනි අවස්ථාවලදී, ඔබගේ සම්බන්ධතාවය පරීක්ෂා කිරීම, තැටි ඉඩ හිස් කිරීම හෝ යෙදුම නැවත ආරම්භ කිරීම හොඳ අදහසකි. සෑම වැඩසටහනකම සහාය ප්‍රජාවන් මෙන්ම ඔවුන්ගේ නිල විකි හෝ සංසද බොහෝ විට පියවරෙන් පියවර විසඳුම් සපයයි.

ආරක්ෂාව සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, දේශීය AI භාවිතා කිරීම දුරස්ථ සේවාවන් සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කිරීමට වඩා බොහෝ විනිවිද පෙනෙන ය. ඔබගේ දත්ත සහ සංවාද ඉතිහාසය ඔබගේ උපාංගයේ පවතින අතර බාහිර ඇල්ගොරිතම පුහුණු කිරීමට භාවිතා නොකෙරේ. කෙසේ වෙතත්, පූර්වාරක්ෂාවක් ලෙස, කිසිදු AI යෙදුමක, දේශීයව පවා සංවේදී තොරතුරු බෙදා නොගැනීම රෙකමදාරු කරනු ලැබේ.

ඔබට තවත් කාර්ය සාධනයක් අවශ්‍ය නම් කුමක් කළ යුතුද? ඔබට RAM උත්ශ්‍රේණි කිරීමක් (16 හෝ 32 GB) හෝ නවීන GPU එකක් ලබා ගත හැකි නම්, විශාල මාදිලි වඩාත් සුමටව ක්‍රියාත්මක වන අතර බහුමාධ්‍ය අන්තර්ක්‍රියා (පෙළ, රූපය, හඬ) වැනි උසස් විශේෂාංග සමඟ අත්හදා බැලීමට ඔබට හැකි වනු ඇත. එසේ නොමැතිනම්, බොහෝ එදිනෙදා කාර්යයන්හිදී ඉතා හොඳින් ක්‍රියා කරන සැහැල්ලු, ඉහළ ප්‍රශස්තිකරණය කළ ආකෘති තිබේ.

අත්දැකීම සම්පූර්ණයෙන්ම නොබැඳියි: ආකෘති බාගත කළ පසු, යෙදුම අන්තර්ජාල සම්බන්ධතාවයකින් තොරව ක්‍රියා කරයි, පෞද්ගලිකත්වය උපරිම කරන අතර ඕනෑම අවස්ථාවක වැඩ කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.

නිරන්තරයෙන් විකාශනය වන දේශීය AI පරිසර පද්ධතියක්

පරිගණක සඳහා දැනට පවතින දේශීය AI විසඳුම්, දැන් ඒවා වලාකුළු සේවා සඳහා ශක්තිමත් විකල්පයක් බවට පත් කරන පරිණත මට්ටමකට ළඟා වී ඇත. ආකෘතිවල අතිවිශාල විවිධත්වය, ස්ථාපනය කිරීමේ පහසුව සහ අභිරුචිකරණ හැකියාවන් අති නවීන කෘතිම බුද්ධියට ප්‍රවේශය ප්‍රජාතන්ත්‍රීකරණය කරයි.

ගූගල් සහ මයික්‍රොසොෆ්ට් වැනි සමාගම් ද මධ්‍යගත වේදිකා හරහා (උදා: AI Hub හෝ Windows හි Copilot) ඔවුන්ගේ දායකත්වය ලබා දෙයි, නමුත් දේශීය AI හි සැබෑ විභවය පවතින්නේ ඔබට ඔබේ අභිරුචි මධ්‍යස්ථානය ඔබේ නිශ්චිත වැඩ ප්‍රවාහ, පෞද්ගලිකත්වය සහ ඉලක්ක වලට ගැලපෙන පරිදි සකස් කළ හැකිය..

ඔබ පැහැදිලි AI පරිශීලකයෙකු බව දැන, අපි ඔබට යෝජනා කරන්නේ ඔබ තව තවත් ඉගෙන ගැනීමට පටන් ගෙන ChatGPT සහ අනෙකුත් ඒවායේ හැකියාවන්ගෙන් ප්‍රයෝජන ගන්නා ලෙසයි, මන්ද උදාහරණයක් ලෙස, දැන් ඔබට ChatGPT හි මිල සංසන්දනය.

ඔබේ පරිගණකය සැබෑ කෘත්‍රිම බුද්ධි මධ්‍යස්ථානයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමට අවශ්‍ය මෙවලම්, මාර්ගෝපදේශ සහ උපක්‍රම දැන් ඔබ සතුව ඇත, නවෝත්පාදනය සහ ඔබේ තොරතුරු මත නිරපේක්ෂ පාලනය වෙනත් මට්ටමකට ගෙන යාම. ඔබේ පරිගණකය දේශීය AI මධ්‍යස්ථානයක් ලෙස භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි දැන් ඔබ දන්නවා ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු.