برای استفاده از هوش مصنوعی همیشه لازم نیست وارد وب‌سایت ChatGPT شوید یا اشتراک یک سرویس آنلاین بخرید. حالا ابزارهایی وجود دارند که به شما اجازه می‌دهند مدل‌های زبانی را مستقیماً روی کامپیوتر خودتان اجرا کنید؛ بدون اینکه برای هر پرسش به سرورهای شرکت‌های ارائه‌دهنده هوش مصنوعی متصل شوید. این روش که با عنوان هوش مصنوعی محلی یا Local AI شناخته می‌شود، به‌خصوص برای افرادی که به حریم خصوصی، کنترل داده‌ها و کاهش هزینه‌ها اهمیت می‌دهند، جذاب است.
در اجرای محلی، فایل مدل هوش مصنوعی روی دستگاه شما قرار می‌گیرد و پردازش درخواست‌ها نیز با استفاده از منابع سخت‌افزاری همان دستگاه انجام می‌شود. بنابراین برای گفت‌وگو با مدل، پس از دانلود برنامه و فایل‌های موردنیاز، لزوماً به اتصال اینترنت احتیاج ندارید. البته همه ابزارها و مدل‌ها امکانات یکسانی ندارند و کیفیت پاسخ‌ها نیز به مدل انتخابی و قدرت سخت‌افزار شما وابسته است.
چرا بهتر است هوش مصنوعی را به‌صورت محلی اجرا کنیم؟
مهم‌ترین مزیت اجرای محلی، کنترل بیشتر بر اطلاعات شخصی است. وقتی مدل روی کامپیوتر شما اجرا می‌شود، فایل‌ها و پرسش‌هایی که به آن می‌دهید برای پردازش به سرور یک شرکت خارجی ارسال نمی‌شوند؛ البته این موضوع به شرطی است که از مدل محلی استفاده کنید و قابلیت‌های آنلاین یا اتصال به سرویس‌های ابری را فعال نکرده باشید.
مزیت دیگر، کاهش وابستگی به اشتراک‌های ماهانه است. بسیاری از سرویس‌های هوش مصنوعی برای استفاده مداوم یا دسترسی به مدل‌های پیشرفته هزینه دریافت می‌کنند؛ اما در اجرای محلی، معمولاً هزینه استفاده از خود مدل وجود ندارد. در عوض باید هزینه سخت‌افزار، برق و فضای ذخیره‌سازی را در نظر بگیرید. اگر کامپیوتر مناسبی داشته باشید، می‌توانید بدون پرداخت هزینه به‌ازای هر درخواست، بارها از مدل استفاده کنید.
دسترسی آفلاین هم یکی از ویژگی‌های کاربردی این روش است. پس از دانلود مدل و نصب ابزار موردنظر، می‌توانید در شرایطی که اینترنت ندارید نیز از قابلیت‌های آن استفاده کنید. این ویژگی برای افرادی که با اطلاعات محرمانه کار می‌کنند، در سفر هستند یا به اینترنت پایدار دسترسی ندارند، اهمیت زیادی دارد.
برای اجرای هوش مصنوعی محلی چه سخت‌افزاری لازم است؟
پاسخ به این سؤال به اندازه مدل و نوع استفاده شما بستگی دارد. مدل‌های کوچک و کم‌حجم را می‌توان حتی روی بعضی لپ‌تاپ‌های معمولی اجرا کرد؛ اما برای مدل‌های بزرگ‌تر، حافظه رم بیشتر و کارت گرافیک قدرتمندتر تجربه بهتری ایجاد می‌کند. مقدار حافظه گرافیکی (VRAM)، نوع پردازنده، معماری مدل و میزان فشرده‌سازی آن همگی در سرعت اجرا تأثیر دارند.
برای شروع، داشتن ۱۶ گیگابایت رم می‌تواند نقطه مناسبی برای آزمایش بسیاری از مدل‌های سبک و متوسط باشد؛ اما این عدد یک الزام قطعی نیست. برخی مدل‌ها با حافظه کمتر هم اجرا می‌شوند و مدل‌های بزرگ‌تر ممکن است به سخت‌افزار بسیار قدرتمندتری نیاز داشته باشند. پیش از دانلود یک مدل، بهتر است حجم فایل و نیازمندی‌های سخت‌افزاری آن را بررسی کنید.
معرفی ۴ ابزار کاربردی برای اجرای آفلاین هوش مصنوعی
ابزارهای اجرای محلی هوش مصنوعی از نظر امکانات و شیوه کار تفاوت زیادی دارند. برخی از آن‌ها برای کاربران عادی طراحی شده‌اند و رابط گرافیکی ساده‌ای دارند؛ برخی دیگر بیشتر به درد برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی می‌خورند که قصد دارند مدل‌های هوش مصنوعی را به نرم‌افزارهای خود متصل کنند. در ادامه چهار گزینه مطرح را بررسی می‌کنیم.
۱. Ollama؛ راه ساده اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
Ollama یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارها برای اجرای مدل‌های زبانی روی کامپیوتر شخصی است. هدف اصلی این برنامه ساده‌کردن فرایند دانلود، مدیریت و اجرای مدل‌ها است. به کمک آن می‌توانید مدل‌هایی مانند خانواده Llama، Mistral و دیگر مدل‌های سازگار را دریافت کنید و بدون نیاز به ساخت زیرساخت پیچیده، از آن‌ها استفاده کنید.
یکی از ویژگی‌های مهم Ollama، امکان اجرای مدل‌ها از طریق خط فرمان و ارائه API محلی است. به همین دلیل این ابزار فقط برای گفت‌وگو با هوش مصنوعی کاربرد ندارد؛ توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را به برنامه‌ها، اسکریپت‌ها و ابزارهای اتوماسیون متصل کنند. این قابلیت برای ساخت دستیارهای هوشمند شخصی یا راه‌اندازی گردش‌کارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مفید است.
Ollama برای سیستم‌عامل‌های ویندوز، مک و لینوکس در دسترس است و نسخه‌های جدید آن رابط گرافیکی دسکتاپ نیز ارائه می‌کنند. بااین‌حال، همچنان بخش مهمی از انعطاف‌پذیری این ابزار از طریق دستورات ترمینال و API در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. اگر می‌خواهید مدل‌های مختلف را آزمایش کنید یا آن‌ها را به پروژه‌های نرم‌افزاری خود وصل کنید، Ollama انتخاب مناسبی است.
Ollama برای چه کسانی مناسب است؟
این ابزار بیشتر به درد برنامه‌نویسان، کاربران فنی و افرادی می‌خورد که می‌خواهند یک موتور اجرای مدل محلی در اختیار داشته باشند. اگر فقط به دنبال یک محیط ساده شبیه ChatGPT هستید، ممکن است ابزارهایی با رابط کاربری گرافیکی کامل‌تر انتخاب راحت‌تری باشند.
وب‌سایت رسمی: ollama.com
۲. Jan؛ تجربه‌ای شبیه ChatGPT با مدل‌های محلی
اگر کار با خط فرمان برایتان جذاب نیست و ترجیح می‌دهید از یک برنامه دسکتاپ با محیطی ساده استفاده کنید، Jan می‌تواند گزینه مناسبی باشد. این نرم‌افزار با هدف فراهم‌کردن تجربه‌ای شبیه چت‌بات‌های معروف طراحی شده و به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی را مستقیماً روی سیستم خود اجرا کنند.
یکی از ویژگی‌های کاربردی Jan، بخش مدیریت و دریافت مدل‌ها است. کاربران می‌توانند مدل‌های سازگار را انتخاب و دانلود کنند و سپس در محیط برنامه با آن‌ها گفت‌وگو داشته باشند. این ابزار از مدل‌های محلی پشتیبانی می‌کند و امکان اتصال به برخی سرویس‌های ابری مانند OpenAI و Anthropic را نیز در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
وجود قابلیت اتصال به سرویس‌های آنلاین به این معنا است که Jan الزاماً در تمام حالت‌ها آفلاین نیست. اگر مدل محلی را انتخاب کنید، پردازش روی دستگاه خودتان انجام می‌شود؛ اما هنگام استفاده از مدل ابری، درخواست‌ها به زیرساخت ارائه‌دهنده آن سرویس ارسال خواهند شد. بنابراین برای حفظ حریم خصوصی، باید هنگام انتخاب مدل به این تفاوت توجه کنید.
Jan علاوه‌بر گفت‌وگوی معمولی، امکاناتی برای ساخت دستیارهای شخصی، سازمان‌دهی پروژه‌ها و اتصال ابزارهای خارجی از طریق پروتکل MCP دارد. همین قابلیت‌ها باعث شده است این نرم‌افزار از یک چت‌بات ساده فراتر برود و برای کاربران حرفه‌ای‌تر هم کاربرد داشته باشد.
آیا Jan جایگزین مناسبی برای ChatGPT است؟
برای کارهای روزمره مانند پرسش‌وپاسخ، خلاصه‌سازی و نگارش متن، Jan می‌تواند تجربه‌ای مشابه چت‌بات‌های آنلاین فراهم کند؛ اما کیفیت پاسخ‌ها به مدل انتخابی و سخت‌افزار شما بستگی دارد. نباید انتظار داشت هر مدل محلی از نظر قدرت استدلال یا کیفیت پاسخ با پیشرفته‌ترین مدل‌های ابری برابری کند.
وب‌سایت رسمی: jan.ai
۳. AnythingLLM؛ ساخت دستیار هوشمند با اسناد شخصی
تصور کنید مجموعه‌ای از فایل‌های PDF، گزارش‌های کاری، قراردادها یا اسناد آموزشی دارید و می‌خواهید به‌جای جست‌وجوی دستی در آن‌ها، سؤالات خود را از یک دستیار هوشمند بپرسید. AnythingLLM دقیقاً برای چنین کاربردهایی طراحی شده است. این ابزار به شما اجازه می‌دهد اسناد مختلف را وارد محیط کاری کنید و یک دستیار مبتنی بر محتوای آن‌ها بسازید.
قابلیت مهم AnythingLLM استفاده از روشی به نام RAG یا بازیابی تقویت‌شده با تولید است. در این روش، سیستم ابتدا بخش‌های مرتبط با پرسش کاربر را از میان اسناد پیدا می‌کند و سپس اطلاعات بازیابی‌شده را در اختیار مدل زبانی قرار می‌دهد تا پاسخ مناسب‌تری تولید کند. به این ترتیب، مدل می‌تواند به محتوای اختصاصی شما رجوع کند؛ بدون اینکه لازم باشد تمام اسناد را در متن هر پرسش وارد کنید.
این قابلیت برای شرکت‌ها، تیم‌های کاری، پژوهشگران و حتی کاربران عادی کاربرد دارد. برای مثال، یک مجموعه می‌تواند مستندات داخلی خود را در اختیار سیستم قرار دهد تا کارکنان درباره فرایندهای سازمانی سؤال کنند. دانشجو نیز می‌تواند جزوه‌ها و منابع درسی خود را اضافه کند و برای مرور مطالب از دستیار کمک بگیرد.
AnythingLLM در کنار مدل‌های محلی، امکان اتصال به برخی سرویس‌ها و مدل‌های دیگر را نیز فراهم می‌کند. بنابراین هنگام راه‌اندازی باید مشخص کنید که مدل انتخابی واقعاً روی سیستم خودتان اجرا می‌شود یا از یک سرویس خارجی استفاده می‌کند. این موضوع به‌خصوص برای اسناد محرمانه اهمیت دارد.
RAG چه تفاوتی با آموزش مدل دارد؟
یکی از برداشت‌های اشتباه درباره ابزارهایی مانند AnythingLLM این است که با بارگذاری اسناد، مدل هوش مصنوعی دوباره آموزش داده می‌شود. در روش RAG معمولاً چنین اتفاقی نمی‌افتد. اطلاعات اسناد در یک پایگاه داده قابل جست‌وجو ذخیره می‌شوند و هنگام پاسخ‌گویی، بخش‌های مرتبط به مدل ارائه می‌شوند. این روش معمولاً ساده‌تر از آموزش مجدد مدل است و امکان به‌روزرسانی منابع اطلاعاتی را نیز فراهم می‌کند.
وب‌سایت رسمی: anythingllm.com
۴. LocalAI؛ زیرساخت منعطف برای توسعه‌دهندگان
LocalAI بیشتر از آنکه یک چت‌بات ساده باشد، یک زیرساخت برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی سخت‌افزار شخصی یا سرور اختصاصی است. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل‌های مختلف را اجرا کنند و از طریق API با نرم‌افزارهای دیگر ارتباط دهند. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های آن، سازگاری با قالب API شرکت OpenAI است.
این سازگاری اهمیت زیادی دارد؛ زیرا توسعه‌دهندگان می‌توانند در بسیاری از پروژه‌هایی که از APIهای سازگار با OpenAI استفاده می‌کنند، آدرس سرویس را به نمونه محلی LocalAI تغییر دهند و مدل را روی زیرساخت خود اجرا کنند. در نتیجه، برای بسیاری از کاربردها نیازی به بازنویسی کامل کد برنامه نخواهد بود.
LocalAI فقط به مدل‌های متنی محدود نیست. این پلتفرم با توجه به موتور پردازشی و مدل انتخابی، قابلیت‌هایی مانند پردازش تصویر، تبدیل گفتار به متن، تولید صدا، ساخت تصویر و تولید embedding را نیز پشتیبانی می‌کند. همچنین می‌توان از آن برای ساخت عامل‌های هوشمند و اتصال ابزارهای مختلف استفاده کرد.
البته انعطاف‌پذیری بیشتر به معنی راه‌اندازی ساده‌تر نیست. LocalAI برای کاربرانی که تجربه کار با API، تنظیمات سرور و مدل‌های هوش مصنوعی را دارند، انتخاب جذاب‌تری است. اگر فقط می‌خواهید یک چت‌بات محلی روی لپ‌تاپ خود داشته باشید، ممکن است Jan یا ابزارهای مشابه تجربه راحت‌تری ارائه کنند.
چه زمانی LocalAI انتخاب بهتری است؟
زمانی که قصد دارید یک مدل محلی را به وب‌سایت، نرم‌افزار سازمانی، سیستم اتوماسیون یا دستیار هوشمند اختصاصی متصل کنید، LocalAI ارزش بررسی دارد. این ابزار به شما اجازه می‌دهد کنترل بیشتری بر محل اجرای مدل، نوع زیرساخت و نحوه ارتباط نرم‌افزارها با آن داشته باشید.
وب‌سایت رسمی: localai.io
کدام ابزار هوش مصنوعی محلی را انتخاب کنیم؟
انتخاب بهترین ابزار به این بستگی دارد که دقیقاً چه کاری می‌خواهید انجام دهید. این چهار برنامه رقیب مستقیم یکدیگر نیستند و در بسیاری از پروژه‌ها حتی می‌توان آن‌ها را در کنار هم استفاده کرد. برای مثال، Ollama می‌تواند موتور اجرای مدل باشد و یک رابط گرافیکی دیگر به آن متصل شود.
- Ollama: مناسب برای اجرای سریع مدل‌ها، استفاده از API محلی و اتصال به ابزارهای توسعه.
- Jan: مناسب برای کاربرانی که محیطی شبیه ChatGPT می‌خواهند و ترجیح می‌دهند با رابط گرافیکی کار کنند.
- AnythingLLM: مناسب برای ساخت دستیار هوشمند مبتنی بر فایل‌ها، اسناد و منابع اطلاعاتی شخصی.
- LocalAI: مناسب برای توسعه‌دهندگان و پروژه‌هایی که به زیرساخت منعطف و API سازگار با OpenAI نیاز دارند.
آیا اجرای هوش مصنوعی بدون اینترنت واقعاً امن است؟
اجرای محلی می‌تواند احتمال افشای اطلاعات را کاهش دهد؛ اما نباید آن را معادل امنیت صددرصدی دانست. اگر برنامه به سرویس ابری متصل باشد، قابلیت جست‌وجوی وب یا افزونه‌های خارجی را فعال کرده باشید یا API محلی را بدون محافظت در شبکه قرار دهید، همچنان ممکن است اطلاعات از دستگاه خارج شوند.
برای استفاده امن‌تر، بهتر است مدل‌ها را از منابع معتبر دریافت کنید، دسترسی برنامه‌ها به فایل‌های حساس را محدود نگه دارید و هنگام استفاده از قابلیت‌های آنلاین، مسیر انتقال داده‌ها را بررسی کنید. اگر LocalAI یا هر سرویس دیگری را روی سرور اجرا می‌کنید، تنظیمات احراز هویت و محافظت از API نیز اهمیت زیادی دارد.
جمع‌بندی؛ هوش مصنوعی شخصی، بدون وابستگی دائمی به سرویس‌های ابری
ابزارهای اجرای محلی هوش مصنوعی به کاربران اجازه می‌دهند کنترل بیشتری بر مدل‌ها، داده‌ها و زیرساخت پردازش داشته باشند. دیگر برای آزمایش یک مدل زبانی یا ساخت یک دستیار شخصی، همیشه به سرویس‌های آنلاین و اشتراک‌های ماهانه نیاز ندارید. با انتخاب مدل مناسب و استفاده از ابزارهایی مانند Ollama، Jan، AnythingLLM و LocalAI می‌توانید بخش قابل‌توجهی از قابلیت‌های هوش مصنوعی را روی کامپیوتر خود در اختیار داشته باشید.
بااین‌حال، اجرای محلی برای همه کاربران بهترین انتخاب نیست. اگر به مدل‌های بسیار قدرتمند، سرعت بالا یا امکاناتی مانند جست‌وجوی گسترده وب نیاز دارید، سرویس‌های ابری همچنان مزیت‌های مهمی دارند. در مقابل، اگر حریم خصوصی، کنترل داده‌ها، استفاده آفلاین یا توسعه ابزارهای اختصاصی برایتان اولویت دارد، هوش مصنوعی محلی می‌تواند گزینه‌ای جدی و ارزشمند باشد.