如何將您的 PC 用作本地 AI 中心：實用且比較的指南

¿如何將您的 PC 用作本地 AI 中心？ 人工智慧不再是大公司或雲端專家的專屬領域。越來越多的用戶希望直接從個人電腦上利用人工智慧解決方案來完成從文字生成到自動化創意或技術流程等各種任務，所有這些都具有最大程度的隱私性，並且不依賴外部伺服器。 將您的 PC 變成本地 AI 中心 它是可以承受的現實，幾乎任何愛好者、專業人士或學生都可以承受，即使您的設備不是最先進的。

在本文中，您將了解如何將自己的電腦轉變為 AI 生態系統的核心。 我們將研究最受推薦的軟體替代方案、有關硬體、模型和功能的關鍵考慮因素，以及在隱私和個人化方面使用本地 AI 的優勢。此外，我將指導您選擇、安裝和充分利用 LLM 模型、應用程式和資源，比較最佳程式並提供技巧，讓您的 AI 體驗順暢而安全，無論是在 Windows、Mac 還是 Linux 上。

為什麼要使用您的 PC 作為本地 AI 中心？

使用您的電腦作為中央 AI 平台具有雲端服務難以比擬的優勢。 其中一個最重要的原因是隱私：當你與雲端的聊天機器人互動時，你的資料和請求最終會儲存在第三方伺服器上，儘管公司實施了安全措施， 始終存在洩漏或誤用的風險。在本地處理資訊意味著您可以完全控制您的資料。沒有其他人可以存取您的問題、答案或文件。

另一個巨大的優勢是無需網路連線。 使用本機系統，即使您的連線不穩定、居住在訊號覆蓋較差的地區，或只是出於安全原因想要離線工作，您也可以享受 AI 功能。 此外，客製化程度也更高： 您可以選擇最適合您的模型，根據您的需求進行定制，並微調每個參數 - 這是固定雲端服務很少能實現的。

經濟方面也同樣重要。 雖然雲端服務提供免費版本，但高級使用涉及訂閱、代幣支付或資源消耗。 在本地工作時，唯一的限制就是硬體的容量。

您需要做什麼才能開始？硬體和基本需求

認為使用人工智慧需要尖端電腦或超強大的 GPU 的普遍觀念現在已成為過去。 目前的語言模型已經針對家用電腦進行了最佳化，其中許多模型，尤其是量化模型， 即使沒有獨立顯示卡也能運行，僅使用CPU。

為了獲得流暢的運行和愉快的體驗，建議至少使用 8-16 GB 的 RAM。 以及相當現代的處理器（第六代及以後的 Core i5 或 i7，或 Ryzen 同等產品）。如果您正在使用更大的模型或想要更快的效能，那麼具有 4GB VRAM 的 GPU 會有所不同，特別是對於圖像生成或非常長的文字回應等任務。

在 Mac 上，Apple M1 及更高版本的晶片也支援本地 LLM 模型，並且響應時間非常好。 簡而言之，如果您的 PC 或筆記型電腦使用時間不到七年，您可能就可以開始嘗試本地 AI。

您需要哪些應用程式和平台才能將您的 PC 變成本地 AI 中心？

本地 AI 系統的核心是彌合硬體和 AI 模型之間差距的專用應用程式。 其中最值得一提的是其易用性、強大功能和靈活性：

• GPT4全部： 最受歡迎和最友好的選擇之一。它允許您下載和安裝多種語言模型，與它們交互，並配置不同的參數。它是跨平台的（Windows、Mac 和 Linux），其安裝過程與其他桌面程式一樣簡單。
• Jan AI： 它以其現代化的介面、組織對話線程的能力以及與本地和遠端模型（例如透過 API 來自 OpenAI）的兼容性而脫穎而出。此外，它還提供自己的模擬 OpenAI 的本機 API，允許 Jan 作為 AI 後端整合到需要 ChatGPT API 金鑰的其他應用程式中，但無需依賴網路。
• Llama.cpp 和 LM Studio： 這些工具可讓您在本機上運行 LLM 模型，並提供對來自 Hugging Face 和其他儲存庫的綜合模型庫的存取。

基本程序通常如下： 從其官方網站下載所選應用程序，將其安裝到您的系統上，然後瀏覽可用模板庫（通常稱為“The Hub”或類似名稱）。您可以在那裡選擇所需的模型，檢查其大小和記憶體要求，並從介面本身下載所有內容。

本地安裝的頂級 AI 模型

開源 LLM 模型的世界廣闊且不斷發展。 除了 OpenAI 提供的（需要雲端連線）之外，還有許多可在本地工作的替代方案：Mistral 7B、TinyLlama Chat、Nous Hermes 2、Mixol 8X 7B 等。這些模型中的許多都是量化的，這意味著它們佔用更少的空間並且需要更少的 RAM，但代價是犧牲少量的準確性。

對於初學者 建議使用中小型型號，例如 Mistro Instruct 7B 或 TinyLlama Chat，因為它們放電迅速且不會使系統過載。 如果您的電腦具有更多 RAM 和儲存空間，試試更完整的機型，如 Mixol 8X 7B，要知道，例如，光是這個機型就可能需要高達 26 GB 的磁碟空間。

在幾乎所有應用程式中，您都可以根據模型的大小、主要語言、許可證或訓練的任務類型來過濾模型。 （文字編寫、程式碼產生、翻譯等）。模型的目的越具體，所獲得的結果就越準確。

安裝並使用本地 AI 的逐步過程

1. 下載並安裝應用程序： 前往您首選工具（例如 GPT4All 或 Jan AI）的官方網站，下載適用於您的作業系統的安裝程序，然後按照螢幕上的步驟操作。在Windows中，通常是經典的嚮導；在 Mac 上，可能需要為配備 M1/M2 處理器的電腦啟用 Rosetta；在 Linux 上，您將獲得 DEB 或 AppImage 套件。

2.探索並下載AI模型： 打開應用程式後，訪問模型瀏覽器（在 GPT4All 中它是“發現模型空間”，在 Jan AI 中它是“中心”）。過濾、檢視功能，當您找到最吸引您的模型時，請按一下「下載」。在繼續之前，您將被告知尺寸和要求。

3. 選擇和首次執行： 下載模板後，在應用程式中選擇它並開始新的對話​​或任務。寫下您的查詢或請求並等待回覆。如果您發現反應緩慢，請嘗試使用更輕的型號或調整設定。

4.調整參數並實驗： 在大多數程式中，您可以修改令牌的最大數量（限制回應的長度），以及其他細節，例如溫度、top_p 等。嘗試不同的設置，直到找到適合您的速度和結果品質之間的平衡。

5. 組織和自訂執行緒： 許多程式允許您創建具有不同名稱和目的（視訊創意、創意寫作、編碼幫助等）的對話線程，您還可以為每個線程保存自訂指令，從而簡化互動。

資源管理和效能優化

本地AI的主要限制是硬體： 當模型對於您的 RAM 來說太大時，可能會出現速度變慢、崩潰甚至執行錯誤。當您選擇的型號對於您的設備來說太重時，最好的應用程式會提前發出警告。

Jan AI 以整合螢幕資源監視器脫穎而出 它即時顯示 RAM、CPU 和處理速度（每秒令牌數）的消耗。這樣，您就可以隨時了解您的團隊是否已達到極限，或者是否仍可以從中獲得更多。

如果你的電腦有 Nvidia 顯示卡，並且你想利用它， 一些應用程式透過安裝 CUDA 來實現 GPU 加速。這可以提高繁重任務的完成速度。請務必參考官方文件以正確安裝和啟用 GPU 支援。

量化的優勢：模型更輕、更有效率

談論本地人工智慧時的一個常用術語是「量化」。 這涉及透過將模型權重轉換為位數較少的數字來降低儲存模型權重的精確度，從而大大減少模型的磁碟和記憶體大小，同時對回應品質的影響最小。

大多數可下載模型已經量化為各種版本（4 位元、8 位元等）。 如果您想要的模型僅存在於「完整」版本並且您的團隊無法移動它，那麼有一些應用程式可以讓您自己量化它（例如，GPTQ）。

這項技術 可以在較舊或資源有限的 PC 上運行強大的模型，同時保持隱私和獨立於雲端。

最佳本地 AI 工具比較：GPT4All 與 Jan AI

這兩個應用程式都提供了將您的 PC 轉變為強大的 AI 中心所需的一切，但每個應用程式都有自己獨特的功能，可以幫助您根據自己的喜好選擇其中一個。

• 易於使用： GPT4全部 它非常簡單，安裝快捷，並且可以透過清晰且用戶友好的介面下載模型。另一方面，Jan AI 提供了更高級的對話組織以及進一步自訂指令和工作流程的能力。
• 兼容性： 兩者都支援 Windows、Mac 和 Linux。 Jan AI 透過其本機 API 增加了與其他應用程式的直接整合。
• 資源監控： Jan AI 提供了資源消耗的即時儀表板，對於有限制的團隊很有用。 GPT4All 會報告最低要求，並在您的硬體可能無法達到要求時發出警告。
• 擴充功能： Jan 允許您安裝擴充功能（例如，前面提到的資源監視器）的擴充程序，而 GPT4All 中不存在該功能。

我的建議是嘗試兩者，看看哪一個最適合您的工作流程和您的團隊。

故障排除和常見問題解答

下載和安裝 AI 模型時遇到一些挑戰是很常見的，尤其是在處理大型檔案或團隊資源有限時。 最常見的錯誤之一是獲取失敗。在這些情況下，最好檢查連線、清理磁碟空間或重新啟動應用程式。每個程式的支援社群以及其官方維基或論壇通常都會提供逐步解決方案。

在安全性方面，使用本地 AI 比與遠端服務互動更加透明。 您的資料和對話歷史記錄保留在您的裝置上，不會用於訓練外部演算法。但是，作為預防措施，建議不要在任何 AI 應用程式中共享敏感訊息，即使是在本地。

如果您需要更高的效能怎麼辦？ 如果您有能力升級 RAM（16 或 32 GB）或現代 GPU，更大的模型將運行得更流暢，並且您將能夠嘗試多模式互動（文字、圖像、語音）等高級功能。除此之外，還有輕量級、高度優化的模型，在大多數日常任務中表現非常出色。

該體驗完全是離線的： 下載模型後，應用程式無需互聯網連接即可運行，最大限度地保護隱私並允許您在任何情況下工作。

不斷發展的本地人工智慧生態系統

目前，個人電腦的本地人工智慧解決方案已達到一定成熟度，可以成為雲端服務的可靠替代品。 種類繁多的模型、易於安裝以及客製化功能使得尖端人工智慧的使用變得民主化。

谷歌和微軟等公司也透過中心化平台（例如 Windows 上的 AI Hub 或 Copilot）做出了貢獻，但本地人工智慧的真正潛力在於 您可以根據您的特定工作流程、隱私和目標自訂您的自訂中心。.

知道你是一個明確的人工智慧用戶，我們建議你開始學習更多，並利用 ChatGPT 和其他工具的功能，例如，你現在可以擁有一個 ChatGPT 上的價格比較.

現在，您已經掌握了將您的 PC 轉變為真正的人工智慧中心所需的工具、指南和技巧， 將創新和對資訊的絕對控制提升到另一個層次。我們希望您現在知道如何將您的 PC 用作本地 AI 中心。

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