Cara Jalankan Chatbot Ai Sendiri Secara Lokal Di Windows Dan Mac

---

Kalau anda nak manfaat chatbot AI moden tanpa hantar data ke Internet, jalan terbaik adalah dengan jalankan model bahasa besar (LLM) di PC anda sendiri.
LLM adalah sistem AI canggih yang boleh memahami dan menghasilkan teks, kod, serta melakukan pelbagai tugasan pemprosesan bahasa semula jadi. Alat ini bukan sahaja menjadikan kerja seperti penciptaan kandungan, pengkodan, dan penyelesaian masalah lebih mudah, tetapi juga mengubah cara kita gunakan komputer.
Walaupun LLM seperti ChatGPT dan Claude popular dan diantara chatbot AI terhebat, menjalankan model ini secara langsung di komputer anda ada kelebihan tersendiri seperti privasi yang lebih baik, kawalan penuh, dan kos yang lebih rendah. Dengan pemasangan tempatan, data anda kekal di peranti, dan anda tidak perlu risau tentang sambungan internet atau bayaran langganan untuk menggunakan AI ini.
Jadi, nak mula? Panduan ni akan tunjukkan asas-asas tentang apa itu LLM, kenapa anda mungkin ingin menjalankannya secara tempatan, dan bagaimana cara nak set up di Windows dan Mac dengan mudah!
Apa itu Model Bahasa Besar (LLM)? LLM adalah algoritma pembelajaran mendalam yang dilatih dengan banyak data teks untuk merawat dan menghasilkan bahasa semula jadi. Model ini menggunakan seni bina rangkaian neural yang canggih untuk memahami konteks, mengesan sentimen, dan menghasilkan respons yang mirip manusia untuk pelbagai aplikasi.
LLM boleh melakukan pelbagai tugasan tanpa perlu latihan khas tambahan. Ia sangat mahir dalam memahami soalan kompleks dan mampu menghasilkan output yang sesuai dan berkaitan dalam pelbagai format dan bahasa.
Fleksibiliti LLM bukan sahaja terbatas kepada pemprosesan teks biasa. Ia juga boleh membantu dalam penghasilan kod, terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan menulis kreatif. Kebolehan untuk belajar dari konteks menjadikannya sangat bernilai untuk penggunaan peribadi dan profesional.
Kenapa Jalankan LLM Secara Tempatan? Menjalankan LLM secara tempatan mempertingkatkan privasi dan keselamatan, kerana data sensitif tidak akan keluar dari peranti anda. Ini sangat penting untuk perniagaan yang mengendali maklumat sulit atau individu yang risau tentang privasi data.
Pemasangan secara tempatan juga memberikan latensi yang jauh lebih rendah berbanding dengan penyelesaian berasaskan awan. Tanpa perlu menghantar data ke pelayan jauh, anda boleh jangka respons yang lebih cepat dan prestasi yang lebih boleh dipercayai, terutamanya untuk aplikasi masa nyata.
Kos juga menjadi kelebihan besar untuk pemasangan LLM secara tempatan. Walaupun ada pelaburan awal dalam perkakasan, menjalankan model di tempat sendiri boleh lebih jimat berbanding dengan perkhidmatan berasaskan awan berlangganan.
Antara faedah utama pemasangan LLM secara tempatan adalah:
Privasi dan kawalan penuh ke atas data Latensi rendah dan masa respons lebih cepat Tiada kos langganan bulanan Kebolehan berfungsi secara offline Pilihan penyesuaian Keselamatan yang meningkat Independensi daripada perkhidmatan awan Bagaimana Menjalankan LLM Secara Tempatan di Windows Untuk menjalankan LLM di Windows, PC anda perlulah mempunyai perkakasan tertentu. Pastikan PC anda menyokong arahan AVX2 (kebanyakan CPU AMD dan Intel yang dikeluarkan selepas 2015 menyokongnya, tetapi semak dengan pengeluar CPU anda!). Anda juga perlukan sekurang-kurangnya 16GB RAM.
Untuk prestasi yang lebih baik, ada baiknya jika anda mempunyai kad grafik NVIDIA atau AMD moden (seperti Nvidia GeForce RTX 4090) dengan sekurang-kurangnya 6GB VRAM.
Nasib baik, ada alat seperti LM Studio, Ollama, dan GPT4All yang memudahkan anda menjalankan LLM di Windows, dengan antara muka yang mudah digunakan dan proses yang teratur untuk memuat turun dan menggunakan model sumber terbuka.
LM Studio LM Studio adalah salah satu alat paling mudah untuk menjalankan LLM di Windows. Mula dengan memuat turun pemasang LM Studio dari laman web mereka (kira-kira 400MB). Setelah dipasang, buka aplikasinya dan gunakan pelayar model terbina dalam untuk mencari pilihan yang ada.
Pilih model yang dikehendaki dan klik ikon kanta pembesar untuk melihat butiran dan memuat turunnya. Jangan lupa, fail model boleh jadi besar, jadi pastikan anda mempunyai ruang simpanan yang cukup dan sambungan internet yang stabil. Selepas memuat turun, klik ikon buih bicara di sebelah kiri untuk memuatkan model.
Untuk prestasi yang lebih baik, aktifkan pecutan GPU dengan toggling di sebelah kanan. Ini akan mempercepatkan waktu respons jika PC anda memiliki kad grafik yang serasi.
Ollama Ollama adalah satu lagi pilihan hebat untuk menjalankan LLM secara tempatan. Mula dengan memuat turun pemasang Windows dari situs ollama.com. Selepas dipasang, Ollama beroperasi sebagai perkhidmatan latar belakang dan anda boleh berinteraksi dengannya melalui baris arahan.
Untuk pilih model, kunjungi bahagian Models di laman web Ollama. Salin arahan untuk model pilihan anda (contohnya, “ollama run”) dan tampalkannya ke dalam command prompt. Model akan dimuat turun dan diset untuk kegunaan tempatan secara automatik.
Ollama menyokong pelbagai model dan memudahkan pengurusan mereka. Anda boleh beralih antara model, mengemas kini, dan bahkan menjalankan beberapa instans jika perkakasan anda boleh menyokongnya.
Bagaimana Menjalankan LLM Secara Tempatan di macOS Pengguna Mac dengan cip Apple Silicon (M1/M2/M3) ada pilihan yang hebat untuk menjalankan LLM secara tempatan. Neural Engine yang terbina dalam Apple Silicon direka untuk pemprosesan AI yang efisien, jadi ia sangat sesuai untuk menjalankan model-model ini tanpa memerlukan GPU berasingan.
Jika anda menggunakan Mac dengan macOS 13.6 atau lebih baru, anda boleh menjalankan LLM secara tempatan dengan cekap menggunakan alat yang dioptimumkan untuk platform ini. Prosesnya juga lebih mudah di Mac berbanding Windows kerana integrasi yang lebih baik dengan alat AI dan seni bina sistem berasaskan Unix.
Homebrew Cara paling mudah untuk mula di Mac adalah melalui Homebrew. Anda boleh muat turun pemasang Homebrew dari laman web rasmi, atau buka Terminal (tekan Cmd + Space, taip “Terminal” dan tekan Enter) dan pasang pakej LLM dengan menjalankan ‘brew install llm’. Arahan ini akan memasang rangka kerja asas untuk menjalankan model bahasa tempatan.
Selepas pemasangan, anda boleh tambah fungsi dengan menambah plugin untuk model tertentu. Contohnya, memasang plugin gpt4all memberi akses kepada model-model lokal tambahan dari ekosistem GPT4All. Pendekatan modular ini membolehkan anda menyesuaikan pemasangan mengikut keperluan anda.
LM Studio LM Studio memberikan aplikasi native Mac yang dioptimalkan untuk Apple Silicon. Muat turun versi Mac dari laman web rasmi dan ikut arahan pemasangan. Aplikasi ini direka untuk memanfaatkan sepenuhnya Neural Engine dalam cip M1/M2/M3.
Setelah dipasang, buka LM Studio dan gunakan pelayar model untuk memuat turun model bahasa pilihan anda. Antara mukanya intuitif dan mirip dengan versi Windows, tetapi dengan optimasi untuk macOS. Aktifkan pecutan perkakasan untuk mengambil kesempatan penuh dari kemampuan pemprosesan Mac anda.
Pemikiran Akhir Menjalankan LLM secara tempatan memerlukan pertimbangan terhadap kemampuan perkakasan anda. Untuk prestasi optimum, sistem anda harus mempunyai pemproses yang menyokong arahan AVX2, sekurang-kurangnya 16GB RAM, dan idealnya GPU dengan 6GB+ VRAM.
Memori adalah faktor utama yang had di mana anda boleh menjalankan LLM secara tempatan. Peraturan umum adalah untuk menggandakan jumlah memori yang ada dan mengurangkan 30% untuk data berkaitan model untuk menentukan maksimum parameter yang boleh ditangani oleh sistem anda. Sebagai contoh:
6GB VRAM menyokong model hingga 8B parameter 12GB VRAM menyokong model hingga 18B parameter 16GB VRAM menyokong model hingga 23B parameter Bagi pengguna Mac, cip Apple Silicon (M1/M2/M3) menyediakan prestasi yang sangat baik melalui Neural Engine terintegrasi, menjadikannya sangat sesuai untuk menjalankan LLM secara tempatan. Anda memerlukan macOS 13.6 atau lebih baru untuk keserasian optimum.
Keperluan privasi dan sensitiviti data Sumur sumber perkakasan yang tersedia Tujuan penggunaan (inferens vs. latihan) Keperluan untuk fungsi offline Pertimbangan kos dari masa ke masa Untuk tujuan pembangunan, disarankan untuk menggunakan kerangka pengaturcaraan atau penghala seperti LlamaIndex atau Langchain untuk mengurus pemasangan LLM tempatan anda. Alat ini menyediakan ciri berguna untuk pengesanan kesilapan, format output, dan kemampuan loging.
Kini anda tahu semua yang perlu untuk mula memasang LLM di PC Windows atau Mac anda dan menjalankannya secara tempatan. Selamat mencuba!
Lagi dari Tom’s Guide

Source link
The post Cara Jalankan Chatbot AI Sendiri Secara Lokal di Windows dan Mac appeared first on Edisi Viral Plus.

---