Як використовувати ПК як локальний центр штучного інтелекту: практичний та порівняльний посібник

¿Як використовувати свій ПК як локальний центр штучного інтелекту? Штучний інтелект більше не є виключною прерогативою великих корпорацій чи експертів з хмарних технологій. Все більше користувачів прагнуть використовувати рішення штучного інтелекту безпосередньо зі своїх персональних комп’ютерів для виконання завдань, починаючи від генерації тексту до автоматизації творчих чи технічних процесів, і все це з максимальною конфіденційністю та без залежності від зовнішніх серверів. Перетворіть свій ПК на локальний центр штучного інтелекту Це доступна реальність, доступна майже будь-якому ентузіасту, професіоналу чи студенту, навіть якщо ваше обладнання не є найсучаснішим.

У цій статті ви дізнаєтеся, як перетворити власний комп'ютер на ядро ​​вашої екосистеми штучного інтелекту. Ми розглянемо найбільш рекомендовані альтернативи програмного забезпечення, ключові міркування щодо апаратного забезпечення, моделей та функцій, а також переваги роботи з локальним штучним інтелектом з точки зору конфіденційності та персоналізації. Крім того, я проведу вас через вибір, встановлення та отримання максимальної віддачі від моделей, програм і ресурсів LLM, порівняю найкращі програми та запропоную поради, щоб зробити вашу роботу зі штучним інтелектом безпроблемною та безпечною, незалежно від того, чи працюєте ви на Windows, Mac чи Linux.

Навіщо використовувати ПК як локальний центр штучного інтелекту?

Використання комп'ютера як центральної платформи штучного інтелекту пропонує переваги, які важко порівняти з хмарними сервісами. Одна з найважливіших причин — це конфіденційність: коли ви взаємодієте з чат-ботами в хмарі, ваші дані та запити зберігаються на сторонніх серверах, і, хоча компанії впроваджують заходи безпеки, Завжди існує ризик витоків або неправильного використання. Локальна обробка інформації означає, що ви маєте повний контроль над своїми даними. Ніхто інший не має доступу до ваших запитань, відповідей чи файлів.

Ще однією великою перевагою є відсутність вимог до підключення до Інтернету. Завдяки локальній системі ви можете користуватися функціями штучного інтелекту, навіть якщо у вас нестабільне з’єднання, ви живете в районі з поганим покриттям або просто хочете працювати офлайн з міркувань безпеки. Крім того, можливості налаштування набагато більші: Ви можете вибрати модель, яка вам найкраще підходить, налаштувати її відповідно до своїх потреб і точно налаштувати кожен параметр — що рідко можливо з готовими хмарними сервісами.

Не менш важливим є економічний аспект. Хоча хмарні сервіси пропонують безкоштовні версії, розширене використання передбачає підписки, оплату токенів або споживання ресурсів. Під час локальної роботи єдиним обмеженням є потужність вашого обладнання.

Що вам потрібно для початку? Апаратне забезпечення та основні вимоги

Загальна думка про те, що для роботи зі штучним інтелектом потрібні передові комп'ютери або надпотужні графічні процесори, тепер відійшла в минуле. Сучасні мовні моделі оптимізовані для роботи на домашніх комп'ютерах, і багато з них, особливо квантовані, може працювати навіть без дискретної відеокарти, використовуючи лише процесор.

Для плавної роботи та приємного досвіду рекомендується мати щонайменше 8-16 ГБ оперативної пам'яті. та досить сучасний процесор (Core i5 або i7 шостого покоління та новіших, або еквіваленти Ryzen). Якщо ви працюєте з більшими моделями або хочете швидшої продуктивності, графічний процесор з 4 ГБ відеопам'яті має значення, особливо для таких завдань, як генерація зображень або дуже довгі текстові відповіді.

На Mac, чіпи Apple M1 та новіші також підтримують локальні моделі LLM з дуже хорошим часом відгуку. Коротше кажучи, якщо вашому ПК або ноутбуці менше семи років, ви, ймовірно, можете почати експериментувати з локальним штучним інтелектом.

Які програми та платформи потрібні, щоб перетворити ваш ПК на локальний центр штучного інтелекту?

Серцем вашої локальної системи штучного інтелекту є спеціалізовані програми, які усувають розрив між вашим обладнанням та моделями штучного інтелекту. Серед найбільш помітних завдяки своїй простоті використання, потужності та гнучкості, варто згадати:

• GPT4All: Один з найпопулярніших та зручних варіантів. Це дозволяє завантажувати та встановлювати безліч мовних моделей, взаємодіяти з ними та налаштовувати різні параметри. Він кросплатформний (Windows, Mac та Linux), а процес його встановлення такий же простий, як і будь-яка інша програма для настільних комп'ютерів.
• Ян ШІ: Він вирізняється сучасним інтерфейсом, можливістю впорядковувати потоки розмов та сумісністю як з локальними, так і з віддаленими моделями (наприклад, від OpenAI через API). Крім того, він пропонує власний локальний API, який емулює OpenAI, що дозволяє інтегрувати Jan як бекенд штучного інтелекту в інші програми, які потребують ключа ChatGPT API, але без залежності від Інтернету.
• Llama.cpp та LM Studio: Ці інструменти дозволяють запускати LLM-моделі локально та надають доступ до повної бібліотеки моделей з Hugging Face та інших репозиторіїв.

Основна процедура зазвичай виглядає наступним чином: Завантажте вибраний додаток з офіційного вебсайту, встановіть його на свою систему та перегляньте галерею доступних шаблонів (часто називається «Центр» або подібною). Там ви можете вибрати потрібну модель, перевірити її розмір та вимоги до пам'яті, а також завантажити все з самого інтерфейсу.

Найкращі моделі штучного інтелекту для локального встановлення

Світ моделей LLM з відкритим кодом величезний і постійно зростає. Окрім тих, що пропонуються OpenAI (які потребують хмарного підключення), існує багато альтернатив, готових до локальної роботи: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B та інші. Багато з цих моделей є квантованими, що означає, що вони займають менше місця та потребують менше оперативної пам'яті, але при цьому жертвують невеликою точністю.

Для початківців Рекомендуються моделі малого та середнього розміру, такі як Mistro Instruct 7B або TinyLlama Chat, оскільки вони швидко розряджаються та не перевантажують систему. Якщо ваш комп'ютер має більше оперативної пам'яті та місця для зберігання даних, спробуйте більш повні моделі, такі як Mixol 8X 7B, знаючи, що, наприклад, для цієї моделі може знадобитися до 26 ГБ дискового простору.

Майже у всіх програмах ви можете фільтрувати моделі на основі їх розміру, основної мови, ліцензій або типу завдань, для яких вони були навчені. (написання текстів, генерація коду, переклад тощо). Чим конкретніше призначення моделі, тим точніші результати ви отримаєте.

Покроковий процес встановлення та використання локального штучного інтелекту

1. Завантажте та встановіть додаток: Перейдіть на офіційний веб-сайт вибраного вами інструменту (наприклад, GPT4All або Jan AI), завантажте інсталятор для вашої операційної системи та виконайте інструкції на екрані. У Windows це зазвичай класичний майстер; На комп’ютерах Mac із процесором M1/M2 може знадобитися ввімкнути Rosetta; У Linux вам будуть доступні пакети DEB або AppImage.

2. Перегляньте та завантажте моделі штучного інтелекту: Після відкриття програми перейдіть до провідника моделей (у GPT4All це «Простір моделі виявлення», у Jan AI — «Центр»). Фільтруйте, переглядайте функції, і коли знайдете модель, яка вам найбільше подобається, натисніть «Завантажити». Вам буде повідомлено про розмір та вимоги, перш ніж продовжити.

3. Вибір та перше виконання: Після завантаження шаблону виберіть його в додатку та розпочніть нову розмову або завдання. Напишіть своє запитання або прохання та чекайте на відповідь. Якщо ви помітили повільну реакцію, спробуйте використовувати легші моделі або налаштуйте налаштування.

4. Налаштуйте параметри та проведіть експеримент: У більшості програм ви можете змінити максимальну кількість токенів (що обмежує довжину відповідей), а також інші деталі, такі як температура, top_p тощо. Спробуйте різні налаштування, доки не знайдете баланс між швидкістю та якістю результатів, який вам підходить.

5. Упорядкування та налаштування тем: Багато програм дозволяють створювати теми розмов з різними назвами та цілями (ідеї для відео, творче письмо, допомога з кодуванням тощо), а також можна зберігати власні інструкції для кожної теми, що спрощує взаємодію.

Управління ресурсами та оптимізація продуктивності

Основним обмеженням локального ШІ є апаратне забезпечення: Коли модель занадто велика для вашої оперативної пам'яті, можуть виникати уповільнення, збої або навіть помилки виконання. Найкращі програми пропонують попередні попередження, якщо ви оберете модель, яка занадто важка для вашого пристрою.

Jan AI досягає успіху завдяки інтеграції екранного монітора ресурсів який показує вам у режимі реального часу споживання оперативної пам'яті, процесора та швидкість обробки (токени за секунду). Таким чином, ви завжди можете знати, чи ваша команда на межі своїх можливостей, чи ви все ще можете вичавити з неї більше.

Якщо ваш ПК має відеокарту Nvidia, і ви хочете скористатися її перевагами, Деякі програми дозволяють прискорення на графічному процесорі шляхом встановлення CUDA. Це може багаторазово збільшити швидкість при виконанні важких завдань. Завжди звертайтеся до офіційної документації, щоб правильно встановити та ввімкнути підтримку графічного процесора.

Переваги кількісного визначення: легші та ефективніші моделі

Поширеним терміном, коли йдеться про локальний ШІ, є «квантування». Це передбачає зниження точності зберігання вагових коефіцієнтів моделі шляхом перетворення їх на числа з меншою кількістю бітів, що значно зменшує розмір диска та пам'яті моделі з мінімальним впливом на якість відповіді.

Більшість моделей, які можна завантажити, вже постачаються квантованими в різних версіях (4-бітна, 8-бітна тощо). Якщо потрібна вам модель існує лише у «повній» версії, і ваша команда не може її перенести, існують програми, які дозволяють вам самостійно кількісно її оцінити (наприклад, GPTQ).

Ця техніка дозволяє запускати потужні моделі на старих або обмежених ресурсах ПК, зберігаючи при цьому конфіденційність та незалежність від хмари.

Порівняння найкращих локальних інструментів штучного інтелекту: GPT4All проти Jan AI

Обидві програми пропонують усе необхідне, щоб перетворити ваш ПК на потужний центр штучного інтелекту, але кожна з них має свої унікальні функції, які можуть допомогти вам вибрати одну чи іншу залежно від ваших уподобань.

• Зручність використання: GPT4All Це дуже просто, встановлення швидке, а завантаження моделей здійснюється через зрозумілий та зручний інтерфейс. З іншого боку, Jan AI пропонує більш просунуту організацію розмов та можливість подальшого налаштування інструкцій та робочих процесів.
• Сумісність: Обидва підтримують Windows, Mac та Linux. Jan AI додає пряму інтеграцію з іншими програмами через свій локальний API.
• Моніторинг ресурсів: Jan AI надає інформаційну панель споживання ресурсів у режимі реального часу, корисну для команд з обмеженнями. GPT4All повідомляє про мінімальні вимоги та попереджає вас, якщо ваше обладнання може бути недостатнім.
• Розширення: Jan дозволяє встановлювати розширення, що розширюють функціональність (наприклад, вищезгаданий монітор ресурсів), чого немає в GPT4All.

Моя рекомендація — спробувати обидва варіанти та подивитися, який з них найкраще підходить для вашого робочого процесу та вашої команди.

Усунення несправностей та поширені запитання

Під час завантаження та встановлення моделей штучного інтелекту часто виникають певні труднощі, особливо при роботі з великими файлами або обмежених ресурсах команди. Одна з найпоширеніших помилок – це невдача під час отримання. У цих випадках варто перевірити з’єднання, очистити місце на диску або перезапустити програму. Спільноти підтримки кожної програми, а також їхні офіційні вікі-сторінки чи форуми, часто пропонують покрокові рішення.

З точки зору безпеки, використання локального ШІ набагато прозоріше, ніж взаємодія з віддаленими сервісами. Ваші дані та історія розмов залишаються на вашому пристрої та не використовуються для навчання зовнішніх алгоритмів. Однак, як запобіжний захід, рекомендується не поширювати конфіденційну інформацію в жодному застосунку штучного інтелекту, навіть локально.

Що робити, якщо вам потрібна ще більша продуктивність? Якщо ви можете дозволити собі збільшення оперативної пам’яті (16 або 32 ГБ) або сучасний графічний процесор, більші моделі працюватимуть плавніше, і ви зможете експериментувати з розширеними функціями, такими як мультимодальна взаємодія (текст, зображення, голос). В іншому випадку, є легкі, високооптимізовані моделі, які дуже добре справляються з більшістю повсякденних завдань.

Досвід повністю офлайн: Після завантаження моделей програма працює без підключення до Інтернету, що забезпечує максимальну конфіденційність і дозволяє працювати за будь-яких обставин.

Постійно розвивається локальна екосистема штучного інтелекту

Сучасні локальні рішення штучного інтелекту для ПК досягли рівня зрілості, який робить їх надійною альтернативою хмарним сервісам. Величезна різноманітність моделей, простота встановлення та можливості налаштування демократизують доступ до передового штучного інтелекту.

Такі компанії, як Google та Microsoft, також роблять свій внесок через централізовані платформи (наприклад, AI Hub або Copilot у Windows), але справжній потенціал локального ШІ полягає в тому, що Ви можете налаштувати свій власний центр відповідно до ваших конкретних робочих процесів, конфіденційності та цілей..

Знаючи, що ви є явним користувачем штучного інтелекту, ми пропонуємо вам почати вивчати ще більше та скористатися можливостями ChatGPT та інших, оскільки, наприклад, тепер ви можете мати порівняння цін на ChatGPT.

Тепер у вашому розпорядженні є інструменти, посібники та хитрощі, необхідні для перетворення вашого ПК на справжній центр штучного інтелекту, Виведення інновацій та абсолютного контролю над вашою інформацією на новий рівень. Сподіваємося, що тепер ви знаєте, як використовувати свій ПК як локальний центр штучного інтелекту.