Cách sử dụng máy tính của bạn như một trung tâm AI cục bộ: Hướng dẫn thực tế và so sánh

¿Làm thế nào để sử dụng máy tính của bạn làm trung tâm AI cục bộ? Trí tuệ nhân tạo không còn là lĩnh vực độc quyền của các tập đoàn lớn hay chuyên gia điện toán đám mây. Ngày càng nhiều người dùng muốn tận dụng các giải pháp AI trực tiếp từ máy tính cá nhân của họ cho các tác vụ từ tạo văn bản đến tự động hóa các quy trình sáng tạo hoặc kỹ thuật, tất cả đều có tính riêng tư tối đa và không cần dựa vào máy chủ bên ngoài. Biến PC của bạn thành trung tâm AI cục bộ Đây là một thực tế có thể chi trả được và nằm trong tầm tay của hầu hết những người đam mê, chuyên gia hoặc sinh viên, ngay cả khi thiết bị của bạn không phải là hiện đại.

Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá cách biến máy tính của mình thành trung tâm của hệ sinh thái AI. Chúng ta sẽ xem xét các giải pháp thay thế phần mềm được đề xuất nhiều nhất, những cân nhắc chính về phần cứng, kiểu máy và tính năng, cùng với những lợi thế khi làm việc với AI cục bộ về mặt quyền riêng tư và tính cá nhân hóa. Ngoài ra, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách lựa chọn, cài đặt và tận dụng tối đa các mô hình, ứng dụng và tài nguyên LLM, so sánh các chương trình tốt nhất và đưa ra các mẹo giúp trải nghiệm AI của bạn trở nên mượt mà và an toàn, dù trên Windows, Mac hay Linux.

Tại sao nên sử dụng PC làm trung tâm AI cục bộ?

Việc sử dụng máy tính làm nền tảng AI trung tâm mang lại những lợi thế khó có thể so sánh được với các dịch vụ đám mây. Một trong những lý do quan trọng nhất là quyền riêng tư: khi bạn tương tác với chatbot trên đám mây, dữ liệu và yêu cầu của bạn sẽ được lưu trữ trên máy chủ của bên thứ ba và mặc dù các công ty triển khai các biện pháp bảo mật, Luôn có nguy cơ rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích. Xử lý thông tin cục bộ có nghĩa là bạn có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Không ai khác có quyền truy cập vào câu hỏi, câu trả lời hoặc tệp tin của bạn.

Một lợi thế lớn nữa là không cần phải có kết nối Internet. Với hệ thống tại chỗ, bạn có thể tận hưởng các tính năng AI ngay cả khi kết nối không ổn định, sống ở khu vực có vùng phủ sóng kém hoặc chỉ muốn làm việc ngoại tuyến vì lý do bảo mật. Ngoài ra, khả năng tùy chỉnh cũng lớn hơn nhiều: Bạn có thể chọn mô hình phù hợp nhất với mình, tùy chỉnh theo nhu cầu và tinh chỉnh từng thông số - điều mà hiếm khi có thể thực hiện được với các dịch vụ đám mây đóng hộp.

Không kém phần quan trọng là khía cạnh kinh tế. Mặc dù các dịch vụ đám mây cung cấp phiên bản miễn phí, nhưng việc sử dụng nâng cao sẽ liên quan đến đăng ký, thanh toán bằng mã thông báo hoặc sử dụng tài nguyên. Khi làm việc cục bộ, giới hạn duy nhất chính là khả năng của phần cứng.

Bạn cần những gì để bắt đầu? Phần cứng và yêu cầu cơ bản

Quan niệm chung cho rằng làm việc với AI đòi hỏi phải có máy tính tiên tiến hoặc GPU cực mạnh giờ đây đã là chuyện cũ. Các mô hình ngôn ngữ hiện tại đã được tối ưu hóa để chạy trên máy tính gia đình và nhiều trong số chúng, đặc biệt là các mô hình lượng tử, có thể chạy ngay cả khi không có card đồ họa chuyên dụng, chỉ sử dụng CPU.

Để vận hành trơn tru và có trải nghiệm thú vị, bạn nên sử dụng ít nhất 8-16 GB RAM. và bộ vi xử lý tương đối hiện đại (Core i5 hoặc i7 thế hệ thứ sáu trở đi hoặc Ryzen tương đương). Nếu bạn đang làm việc với các mô hình lớn hơn hoặc muốn có hiệu suất nhanh hơn, GPU có 4GB VRAM sẽ tạo nên sự khác biệt, đặc biệt là đối với các tác vụ như tạo hình ảnh hoặc phản hồi văn bản rất dài.

Trên máy Mac, chip Apple M1 trở lên cũng hỗ trợ các mô hình LLM cục bộ với thời gian phản hồi rất tốt. Tóm lại, nếu PC hoặc máy tính xách tay của bạn chưa đến bảy năm tuổi, bạn có thể bắt đầu thử nghiệm AI cục bộ.

Bạn cần những ứng dụng và nền tảng nào để biến PC của mình thành trung tâm AI cục bộ?

Trái tim của hệ thống AI cục bộ của bạn là các ứng dụng chuyên biệt giúp thu hẹp khoảng cách giữa phần cứng và mô hình AI. Trong số những tính năng đáng chú ý nhất vì dễ sử dụng, mạnh mẽ và linh hoạt, có thể kể đến:

• GPT4Tất cả: Một trong những lựa chọn phổ biến và thân thiện nhất. Nó cho phép bạn tải xuống và cài đặt nhiều mô hình ngôn ngữ, tương tác với chúng và cấu hình các thông số khác nhau. Phần mềm này chạy trên nhiều nền tảng (Windows, Mac và Linux) và quá trình cài đặt cũng đơn giản như bất kỳ chương trình máy tính nào khác.
• Tháng 1 AI: Nó nổi bật với giao diện hiện đại, khả năng sắp xếp các chuỗi hội thoại và khả năng tương thích với cả mô hình cục bộ và từ xa (ví dụ như từ OpenAI thông qua API). Ngoài ra, nó còn cung cấp API cục bộ riêng mô phỏng OpenAI, cho phép tích hợp Jan như một phần phụ trợ AI vào các ứng dụng khác yêu cầu khóa API ChatGPT mà không cần dựa vào Internet.
• Llama.cpp và LM Studio: Các công cụ này cho phép bạn chạy các mô hình LLM cục bộ và cung cấp quyền truy cập vào thư viện mô hình toàn diện từ Hugging Face và các kho lưu trữ khác.

Quy trình cơ bản thường diễn ra như sau: Tải xuống ứng dụng đã chọn từ trang web chính thức, cài đặt trên hệ thống của bạn và duyệt qua thư viện mẫu có sẵn (thường được gọi là “The Hub” hoặc tương tự). Tại đó, bạn có thể chọn model mình muốn, kiểm tra kích thước và yêu cầu bộ nhớ, rồi tải xuống mọi thứ từ chính giao diện.

Các mô hình AI hàng đầu để cài đặt cục bộ

Thế giới của các mô hình LLM nguồn mở rất rộng lớn và không ngừng phát triển. Ngoài những giải pháp do OpenAI cung cấp (yêu cầu kết nối đám mây), còn có nhiều giải pháp thay thế khác được chuẩn bị để hoạt động cục bộ: Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B, v.v. Nhiều mô hình trong số này được lượng tử hóa, nghĩa là chúng chiếm ít không gian hơn và yêu cầu ít RAM hơn, nhưng phải hy sinh một lượng nhỏ độ chính xác.

Dành cho người mới bắt đầu Các mẫu máy vừa và nhỏ như Mistro Instruct 7B hoặc TinyLlama Chat được khuyến khích sử dụng vì chúng xả nhanh và không làm quá tải hệ thống. Nếu máy tính của bạn có nhiều RAM và dung lượng lưu trữ hơn, hãy thử các mô hình hoàn thiện hơn như Mixol 8X 7B, lưu ý rằng, ví dụ, mô hình này có thể cần tới 26 GB dung lượng đĩa.

Trong hầu hết các ứng dụng, bạn có thể lọc các mô hình dựa trên kích thước, ngôn ngữ chính, giấy phép hoặc loại tác vụ mà chúng được đào tạo. (viết văn bản, tạo mã, dịch thuật, v.v.). Mục đích của mô hình càng cụ thể thì kết quả bạn nhận được càng chính xác.

Quy trình từng bước để cài đặt và sử dụng AI cục bộ

1. Tải và cài đặt ứng dụng: Truy cập trang web chính thức của công cụ bạn ưa thích (ví dụ: GPT4All hoặc Jan AI), tải xuống trình cài đặt cho hệ điều hành của bạn và làm theo các bước trên màn hình. Trong Windows, thường thì đây là trình hướng dẫn cổ điển; Trên máy Mac, có thể yêu cầu bật Rosetta cho máy tính có bộ xử lý M1/M2; Trên Linux, bạn sẽ có các gói DEB hoặc AppImage.

2. Khám phá và tải xuống các mô hình AI: Sau khi mở ứng dụng, hãy truy cập trình khám phá mô hình (trong GPT4All là “Discovery Model Space”, trong Jan AI là “The Hub”). Lọc, xem xét các tính năng và khi bạn tìm thấy mô hình hấp dẫn nhất, hãy nhấp vào “Tải xuống”. Bạn sẽ được thông báo về kích thước và yêu cầu trước khi tiếp tục.

3. Lựa chọn và thực hiện lần đầu: Sau khi tải xuống mẫu, hãy chọn mẫu đó trong ứng dụng và bắt đầu cuộc trò chuyện hoặc nhiệm vụ mới. Viết câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn và chờ phản hồi. Nếu bạn thấy phản hồi chậm, hãy thử sử dụng các mẫu nhẹ hơn hoặc điều chỉnh cài đặt.

4. Điều chỉnh thông số và thử nghiệm: Trong hầu hết các chương trình, bạn có thể sửa đổi số lượng mã thông báo tối đa (giới hạn độ dài của phản hồi) cũng như các chi tiết khác như nhiệt độ, top_p, v.v. Hãy thử các cài đặt khác nhau cho đến khi bạn tìm thấy sự cân bằng giữa tốc độ và chất lượng kết quả phù hợp với mình.

5. Tổ chức và tùy chỉnh chủ đề: Nhiều chương trình cho phép bạn tạo các chuỗi hội thoại với tên gọi và mục đích khác nhau (ý tưởng video, sáng tác văn học, trợ giúp lập trình, v.v.) và bạn cũng có thể lưu hướng dẫn tùy chỉnh cho từng chuỗi, giúp hợp lý hóa tương tác.

Quản lý tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất

Hạn chế chính của AI cục bộ là phần cứng: Khi mô hình quá lớn so với RAM của bạn, tình trạng chậm lại, sập máy hoặc thậm chí lỗi thực thi có thể xảy ra. Các ứng dụng tốt nhất sẽ cung cấp cảnh báo trước khi bạn chọn một mẫu quá nặng so với thiết bị của mình.

Jan AI vượt trội nhờ tích hợp màn hình giám sát tài nguyên cho bạn biết mức tiêu thụ RAM, CPU và tốc độ xử lý (số token mỗi giây) theo thời gian thực. Bằng cách này, bạn luôn có thể biết liệu nhóm của mình đã đạt đến giới hạn hay vẫn có thể khai thác thêm từ họ.

Nếu PC của bạn có card đồ họa Nvidia và bạn muốn tận dụng nó, Một số ứng dụng cho phép tăng tốc GPU bằng cách cài đặt CUDA. Điều này có thể tăng tốc độ gấp nhiều lần khi thực hiện các tác vụ nặng. Luôn tham khảo tài liệu chính thức để cài đặt và kích hoạt hỗ trợ GPU đúng cách.

Ưu điểm của việc định lượng: mô hình nhẹ hơn và hiệu quả hơn

Một thuật ngữ phổ biến khi nói về AI cục bộ là “lượng tử hóa”. Điều này bao gồm việc giảm độ chính xác khi lưu trữ trọng số mô hình bằng cách chuyển đổi chúng thành các số có ít bit hơn, giúp giảm đáng kể kích thước đĩa và bộ nhớ của mô hình, với tác động tối thiểu đến chất lượng phản hồi.

Hầu hết các mô hình có thể tải xuống đều được lượng tử hóa ở nhiều phiên bản khác nhau (4 bit, 8 bit, v.v.). Nếu mô hình bạn muốn chỉ tồn tại ở phiên bản "đầy đủ" và nhóm của bạn không thể di chuyển nó, thì có những ứng dụng cho phép bạn tự định lượng nó (ví dụ: GPTQ).

Kỹ thuật này giúp có thể chạy các mô hình mạnh mẽ trên các máy tính cũ hoặc có tài nguyên hạn chế, đồng thời vẫn duy trì được tính riêng tư và độc lập so với đám mây.

So sánh các công cụ AI cục bộ tốt nhất: GPT4All so với Jan AI

Cả hai ứng dụng đều cung cấp mọi thứ bạn cần để biến PC thành trung tâm AI mạnh mẽ, nhưng mỗi ứng dụng đều có những tính năng riêng biệt có thể giúp bạn lựa chọn tùy theo sở thích.

• Dễ sử dụng: GPT4Tất cả Rất đơn giản, cài đặt nhanh chóng và tải xuống mô hình từ giao diện rõ ràng và thân thiện với người dùng. Ngược lại, Jan AI cung cấp khả năng tổ chức hội thoại tiên tiến hơn và khả năng tùy chỉnh thêm các hướng dẫn và quy trình làm việc.
• Khả năng tương thích: Cả hai đều hỗ trợ Windows, Mac và Linux. Jan AI bổ sung tính năng tích hợp trực tiếp với các ứng dụng khác thông qua API cục bộ.
• Giám sát tài nguyên: Jan AI cung cấp bảng thông tin về mức tiêu thụ tài nguyên theo thời gian thực, hữu ích cho các nhóm có hạn chế. GPT4All sẽ báo cáo các yêu cầu tối thiểu và cảnh báo bạn nếu phần cứng của bạn có thể không đáp ứng được.
• Các phần mở rộng: Jan cho phép bạn cài đặt các tiện ích mở rộng chức năng (ví dụ: trình giám sát tài nguyên đã đề cập ở trên), chức năng này không có trong GPT4All.

Lời khuyên của tôi là bạn nên thử cả hai và xem giải pháp nào phù hợp nhất với quy trình làm việc và nhóm của bạn.

Xử lý sự cố và Câu hỏi thường gặp

Việc tải xuống và cài đặt các mô hình AI là điều thường gặp, đặc biệt là khi xử lý các tệp lớn hoặc có nguồn lực hạn chế trong nhóm. Một trong những lỗi phổ biến nhất là không tải được. Trong những trường hợp này, bạn nên kiểm tra kết nối, giải phóng dung lượng đĩa hoặc khởi động lại ứng dụng. Cộng đồng hỗ trợ của mỗi chương trình, cũng như wiki hoặc diễn đàn chính thức của họ, thường cung cấp các giải pháp từng bước.

Về mặt bảo mật, sử dụng AI cục bộ minh bạch hơn nhiều so với việc tương tác với các dịch vụ từ xa. Dữ liệu và lịch sử trò chuyện của bạn vẫn được lưu trên thiết bị và không được sử dụng để đào tạo các thuật toán bên ngoài. Tuy nhiên, để phòng ngừa, bạn không nên chia sẻ thông tin nhạy cảm trong bất kỳ ứng dụng AI nào, ngay cả khi chỉ chia sẻ cục bộ.

Còn nếu bạn cần hiệu suất cao hơn nữa thì sao? Nếu bạn có khả năng nâng cấp RAM (16 hoặc 32 GB) hoặc GPU hiện đại, các mẫu máy lớn hơn sẽ chạy mượt mà hơn và bạn sẽ có thể thử nghiệm các tính năng nâng cao như tương tác đa phương thức (văn bản, hình ảnh, giọng nói). Ngoài ra, còn có những mẫu máy nhẹ, được tối ưu hóa cao, hoạt động rất tốt trong hầu hết các tác vụ hàng ngày.

Trải nghiệm này hoàn toàn ngoại tuyến: Sau khi tải xuống các mô hình, ứng dụng có thể hoạt động mà không cần kết nối Internet, tối đa hóa quyền riêng tư và cho phép bạn làm việc trong mọi trường hợp.

Một hệ sinh thái AI địa phương liên tục phát triển

Các giải pháp AI cục bộ hiện tại dành cho PC đã đạt đến mức độ hoàn thiện khiến chúng trở thành giải pháp thay thế đáng tin cậy cho các dịch vụ đám mây. Sự đa dạng về mẫu mã, dễ lắp đặt và khả năng tùy chỉnh đang giúp mọi người dễ dàng tiếp cận trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Các công ty như Google và Microsoft cũng đang đóng góp phần của mình thông qua các nền tảng tập trung (ví dụ: AI Hub hoặc Copilot trên Windows), nhưng tiềm năng thực sự của AI cục bộ nằm ở thực tế là Bạn có thể tùy chỉnh trung tâm tùy chỉnh của mình theo quy trình làm việc, quyền riêng tư và mục tiêu cụ thể..

Biết rằng bạn là người dùng AI rõ ràng, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu tìm hiểu thêm và tận dụng các khả năng của ChatGPT và các khả năng khác, vì ví dụ, bây giờ bạn có thể có so sánh giá trên ChatGPT.

Bây giờ bạn có trong tay các công cụ, hướng dẫn và thủ thuật cần thiết để biến PC của bạn thành một trung tâm trí tuệ nhân tạo thực sự, Đưa sự đổi mới và kiểm soát tuyệt đối thông tin của bạn lên một tầm cao mới. Chúng tôi hy vọng bây giờ bạn đã biết cách sử dụng PC như một trung tâm AI cục bộ.