Kako uporabljati računalnik kot lokalno središče umetne inteligence: praktični in primerjalni vodnik

¿Kako uporabljati računalnik kot lokalno središče umetne inteligence? Umetna inteligenca ni več izključna domena velikih korporacij ali strokovnjakov za oblak. Vedno več uporabnikov želi rešitve umetne inteligence uporabljati neposredno iz svojih osebnih računalnikov za naloge, od ustvarjanja besedil do avtomatizacije ustvarjalnih ali tehničnih procesov, vse z maksimalno zasebnostjo in brez zanašanja na zunanje strežnike. Spremenite svoj računalnik v lokalno središče umetne inteligence To je cenovno dostopna realnost, ki je na dosegu skoraj vsakega navdušenca, profesionalca ali študenta, tudi če vaša oprema ni najsodobnejša.

V tem članku boste odkrili, kako svoj računalnik spremeniti v jedro svojega ekosistema umetne inteligence. Ogledali si bomo najbolj priporočene alternative programske opreme, ključne vidike glede strojne opreme, modelov in funkcij ter prednosti dela z lokalno umetno inteligenco v smislu zasebnosti in personalizacije. Poleg tega vas bom vodil skozi izbiro, namestitev in kar najboljši izkoristek modelov, aplikacij in virov LLM, primerjal najboljše programe in ponudil nasvete za nemoteno in varno izkušnjo z umetno inteligenco, ne glede na to, ali uporabljate Windows, Mac ali Linux.

Zakaj uporabljati računalnik kot lokalno središče umetne inteligence?

Uporaba računalnika kot osrednje platforme umetne inteligence ponuja prednosti, ki jih je težko primerjati s storitvami v oblaku. Eden najpomembnejših razlogov je zasebnost: ko komunicirate s klepetalnimi roboti v oblaku, se vaši podatki in zahteve shranijo na strežnikih tretjih oseb in čeprav podjetja izvajajo varnostne ukrepe, Vedno obstaja tveganje puščanja ali zlorabe. Lokalna obdelava informacij pomeni, da imate popoln nadzor nad svojimi podatki. Nihče drug nima dostopa do vaših vprašanj, odgovorov ali datotek.

Druga velika prednost je odsotnost zahtev po internetni povezavi. Z lokalnim sistemom lahko uživate v funkcijah umetne inteligence, tudi če imate nestabilno povezavo, živite na območju s slabo pokritostjo ali preprosto želite delati brez povezave zaradi varnostnih razlogov. Poleg tega je možnost prilagajanja veliko večja: Izberete lahko model, ki vam najbolj ustreza, ga prilagodite svojim potrebam in natančno nastavite vsak parameter – nekaj, kar je pri vnaprej pripravljenih storitvah v oblaku redko mogoče.

Nič manj pomemben ni ekonomski vidik. Čeprav storitve v oblaku ponujajo brezplačne različice, napredna uporaba vključuje naročnine, plačila z žetoni ali porabo virov. Pri lokalnem delu je edina omejitev zmogljivost vaše strojne opreme.

Kaj potrebujete za začetek? Strojna oprema in osnovne zahteve

Splošno prepričanje, da delo z umetno inteligenco zahteva najsodobnejše računalnike ali ultra zmogljive grafične procesorje, je zdaj stvar preteklosti. Trenutni jezikovni modeli so bili optimizirani za delovanje na domačih računalnikih in mnogi od njih, zlasti kvantizirani, lahko deluje tudi brez namenske grafične kartice, pri čemer uporablja samo procesor.

Za nemoteno delovanje in prijetno izkušnjo je priporočljivo imeti vsaj 8–16 GB RAM-a. in razmeroma sodoben procesor (Core i5 ali i7 šeste generacije naprej ali ekvivalenti Ryzen). Če delate z večjimi modeli ali želite hitrejše delovanje, je grafični procesor s 4 GB VRAM-a pomemben, zlasti pri nalogah, kot so ustvarjanje slik ali zelo dolgi besedilni odgovori.

V sistemih Mac čipi Apple M1 in novejši podpirajo tudi lokalne modele LLM z zelo dobrimi odzivnimi časi. Skratka, če je vaš računalnik ali prenosnik star manj kot sedem let, lahko verjetno začnete eksperimentirati z lokalno umetno inteligenco.

Katere aplikacije in platforme potrebujete, da svoj računalnik spremenite v lokalno središče umetne inteligence?

Srce vašega lokalnega sistema umetne inteligence so specializirane aplikacije, ki premostijo vrzel med vašo strojno opremo in modeli umetne inteligence. Med najbolj opaznimi zaradi enostavnosti uporabe, moči in prilagodljivosti velja omeniti:

• GPT4All: Ena najbolj priljubljenih in prijaznih možnosti. Omogoča vam prenos in namestitev množice jezikovnih modelov, interakcijo z njimi in konfiguriranje različnih parametrov. Je večplatformski (Windows, Mac in Linux) in njegov postopek namestitve je tako preprost kot kateri koli drug namizni program.
• Jan AI: Izstopa po sodobnem vmesniku, možnosti organiziranja pogovornih niti in združljivosti z lokalnimi in oddaljenimi modeli (na primer iz OpenAI prek API-ja). Poleg tega ponuja lasten lokalni API, ki posnema OpenAI, kar omogoča integracijo Jana kot zalednega sistema umetne inteligence v druge aplikacije, ki zahtevajo ključ API-ja ChatGPT, vendar brez zanašanja na internet.
• Llama.cpp in LM Studio: Ta orodja vam omogočajo lokalno izvajanje modelov LLM in zagotavljajo dostop do obsežne knjižnice modelov iz Hugging Face in drugih repozitorijev.

Osnovni postopek je običajno naslednji: Prenesite izbrano aplikacijo z njenega uradnega spletnega mesta, jo namestite v svoj sistem in prebrskajte galerijo razpoložljivih predlog (pogosto imenovanih »The Hub« ali podobno). Tam lahko izberete želeni model, preverite njegovo velikost in zahteve glede pomnilnika ter prenesete vse iz samega vmesnika.

Najboljši modeli umetne inteligence za lokalno namestitev

Svet odprtokodnih modelov LLM je obsežen in nenehno raste. Poleg tistih, ki jih ponuja OpenAI (ki zahtevajo povezavo z oblakom), obstaja veliko alternativ, pripravljenih za lokalno delovanje: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B in druge. Mnogi od teh modelov so kvantizirani, kar pomeni, da zavzamejo manj prostora in zahtevajo manj RAM-a, vendar pri tem žrtvujejo majhno količino natančnosti.

Za začetnike Priporočljivi so majhni do srednje veliki modeli, kot sta Mistro Instruct 7B ali TinyLlama Chat, saj se hitro praznijo in ne preobremenijo sistema. Če ima vaš računalnik več RAM-a in prostora za shranjevanje, poskusite z bolj popolnimi modeli, kot je na primer Mixol 8X 7B, saj veste, da lahko na primer za ta model potrebuje do 26 GB prostora na disku.

V skoraj vseh aplikacijah lahko modele filtrirate glede na njihovo velikost, primarni jezik, licence ali vrsto nalog, za katere so bili usposobljeni. (pisanje besedil, generiranje kode, prevajanje itd.). Bolj specifičen kot je namen modela, natančnejši so rezultati, ki jih dobite.

Postopek namestitve in uporabe lokalne umetne inteligence po korakih

1. Prenesite in namestite aplikacijo: Pojdite na uradno spletno mesto želenega orodja (npr. GPT4All ali Jan AI), prenesite namestitveni program za svoj operacijski sistem in sledite navodilom na zaslonu. V sistemu Windows je to običajno klasični čarovnik; V računalnikih Mac s procesorjem M1/M2 bo morda treba omogočiti Rosetto; V Linuxu boste imeli na voljo pakete DEB ali AppImage.

2. Raziščite in prenesite modele umetne inteligence: Ko odprete aplikacijo, dostopite do raziskovalca modelov (v GPT4All je to »Discovery Model Space«, v Jan AI pa »The Hub«). Filtrirajte, preglejte funkcije in ko najdete model, ki vam najbolj ustreza, kliknite »Prenesi«. Pred nadaljevanjem boste obveščeni o velikosti in zahtevah.

3. Izbira in prva izvedba: Ko je predloga prenesena, jo izberite v aplikaciji in začnite nov pogovor ali nalogo. Napišite svoje vprašanje ali zahtevo in počakajte na odgovor. Če opazite počasne odzive, poskusite uporabiti lažje modele ali prilagodite nastavitve.

4. Prilagodite parametre in eksperimentirajte: V večini programov lahko spremenite največje število žetonov (kar omejuje dolžino odgovorov), kot tudi druge podrobnosti, kot so temperatura, top_p itd. Preizkusite različne nastavitve, dokler ne najdete ravnovesja med hitrostjo in kakovostjo rezultatov, ki vam ustreza.

5. Organizirajte in prilagodite niti: Številni programi omogočajo ustvarjanje niti pogovorov z različnimi imeni in nameni (ideje za videoposnetke, ustvarjalno pisanje, pomoč pri kodiranju itd.), poleg tega pa lahko za vsako nit shranite tudi navodila po meri, kar poenostavi interakcijo.

Upravljanje virov in optimizacija delovanja

Glavna omejitev lokalne umetne inteligence je strojna oprema: Ko je model prevelik za vaš RAM, lahko pride do upočasnitev, sesutij ali celo napak pri izvajanju. Najboljše aplikacije ponujajo predhodna opozorila, ko izberete model, ki je pretežek za vašo napravo.

Jan AI blesti z integracijo zaslonskega monitorja virov ki vam v realnem času prikazuje porabo RAM-a, CPU-ja in hitrost obdelave (žetoni na sekundo). Na ta način lahko vedno veste, ali je vaša ekipa na meji svojih zmogljivosti ali pa lahko iz nje iztisnete še več.

Če ima vaš računalnik grafično kartico Nvidia in jo želite izkoristiti, Nekatere aplikacije omogočajo pospeševanje GPU-ja z namestitvijo CUDA. To lahko pomnoži hitrost pri težkih nalogah. Za pravilno namestitev in omogočanje podpore za grafične procesorje vedno glejte uradno dokumentacijo.

Prednosti kvantifikacije: lažji in učinkovitejši modeli

Pogost izraz, ko govorimo o lokalni umetni inteligenci, je »kvantizacija«. To vključuje zmanjšanje natančnosti shranjevanja uteži modela s pretvorbo le-teh v števila z manj biti, kar drastično zmanjša velikost diska in pomnilnika modela, z minimalnim vplivom na kakovost odziva.

Večina modelov, ki jih je mogoče prenesti, je že kvantiziranih v različnih različicah (4-bitna, 8-bitna itd.). Če želeni model obstaja le v »polni« različici in ga vaša ekipa ne more premakniti, obstajajo aplikacije, ki vam omogočajo, da ga sami kvantificirate (na primer GPTQ).

Ta tehnika omogoča zagon zmogljivih modelov na starejših ali računalnikih z omejenimi viri, hkrati pa ohranja zasebnost in neodvisnost od oblaka.

Primerjava najboljših lokalnih orodij umetne inteligence: GPT4All proti Jan AI

Obe aplikaciji ponujata vse, kar potrebujete za pretvorbo računalnika v zmogljivo središče umetne inteligence, vendar ima vsaka svoje edinstvene funkcije, ki vam lahko pomagajo izbrati eno ali drugo, odvisno od vaših preferenc.

• Enostavna uporaba: GPT4All Je zelo preprosto, namestitev je hitra, prenos modelov pa poteka prek preglednega in uporabniku prijaznega vmesnika. Jan AI pa ponuja naprednejšo organizacijo pogovorov in možnost nadaljnjega prilagajanja navodil in delovnih procesov.
• Združljivost: Oba podpirata Windows, Mac in Linux. Jan AI dodaja neposredno integracijo z drugimi aplikacijami prek svojega lokalnega API-ja.
• Spremljanje virov: Jan AI zagotavlja nadzorno ploščo porabe virov v realnem času, kar je uporabno za ekipe z omejitvami. GPT4All poroča o minimalnih zahtevah in vas opozori, če vaša strojna oprema morda ne bo zadostovala.
• Razširitve: Jan omogoča namestitev razširitev, ki razširjajo funkcionalnost (na primer prej omenjeni monitor virov), ki ga v GPT4All ni.

Moje priporočilo je, da preizkusite oba in ugotovite, kateri najbolj ustreza vašemu delovnemu procesu in vaši ekipi.

Odpravljanje težav in pogosta vprašanja

Pri prenosu in nameščanju modelov umetne inteligence se pogosto pojavijo nekatere težave, zlasti pri delu z velikimi datotekami ali omejenih virih v ekipi. Ena najpogostejših napak je neuspeh pri pridobivanju. V teh primerih je dobro preveriti povezavo, počistiti prostor na disku ali znova zagnati aplikacijo. Skupnosti za podporo vsakega programa, pa tudi njihovi uradni wikiji ali forumi, pogosto ponujajo rešitve po korakih.

Kar zadeva varnost, je uporaba lokalne umetne inteligence veliko bolj pregledna kot interakcija z oddaljenimi storitvami. Vaši podatki in zgodovina pogovorov ostanejo v vaši napravi in ​​se ne uporabljajo za učenje zunanjih algoritmov. Vendar pa je kot previdnostni ukrep priporočljivo, da se občutljivih informacij ne deli v nobeni aplikaciji umetne inteligence, niti lokalno.

Kaj pa, če potrebujete še večjo zmogljivost? Če si lahko privoščite nadgradnjo RAM-a (16 ali 32 GB) ali sodoben grafični procesor, bodo večji modeli delovali bolj gladko in boste lahko eksperimentirali z naprednimi funkcijami, kot je večmodalna interakcija (besedilo, slika, glas). Sicer pa obstajajo lahki, zelo optimizirani modeli, ki se zelo dobro obnesejo pri večini vsakodnevnih opravil.

Izkušnja je popolnoma brez povezave: Ko so modeli preneseni, aplikacija deluje brez internetne povezave, kar maksimizira zasebnost in vam omogoča delo v vseh okoliščinah.

Nenehno razvijajoči se lokalni ekosistem umetne inteligence

Trenutne lokalne rešitve umetne inteligence za osebne računalnike so dosegle raven zrelosti, zaradi katere so zdaj trdna alternativa storitvam v oblaku. Ogromna raznolikost modelov, enostavna namestitev in možnosti prilagajanja demokratizirajo dostop do najsodobnejše umetne inteligence.

Podjetja, kot sta Google in Microsoft, prav tako prispevajo svoj del prek centraliziranih platform (npr. AI Hub ali Copilot v sistemu Windows), vendar je pravi potencial lokalne umetne inteligence v tem, da Svoje središče po meri lahko prilagodite svojim specifičnim delovnim procesom, zasebnosti in ciljem..

Ker veste, da ste očitni uporabnik umetne inteligence, vam predlagamo, da se začnete še bolj učiti in izkoristite zmogljivosti ChatGPT in drugih, saj lahko na primer zdaj imate primerjava cen na ChatGPT.

Zdaj imate na voljo orodja, vodnike in trike, potrebne za preoblikovanje vašega računalnika v pravo središče umetne inteligence, Dvignite inovacije in absolutni nadzor nad vašimi informacijami na višjo raven. Upamo, da zdaj veste, kako uporabljati svoj računalnik kot lokalno središče umetne inteligence.