VietNetwork.Vn

Đây là cách thực hiện.

• Chạy bot AI cục bộ mang lại lợi ích về quyền riêng tư dữ liệu và sử dụng ngoại tuyến.
• Hãy cân nhắc các tham số, mã thông báo và kích thước tập dữ liệu khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Cài đặt Ollama để chạy các mô hình AI trên thiết bị của bạn và dễ dàng thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau.

Bạn có thể mở khóa sức mạnh của AI mà không cần kiến thức nền tảng về công nghệ! Sử dụng Ollama, bất kỳ ai cũng có thể đào tạo các mô hình AI phù hợp với nhu cầu của họ. Dễ sử dụng, chạy trên thiết bị của riêng bạn và cho phép bạn tạo ra các giải pháp thông minh hơn, tùy chỉnh—không cần chuyên môn về lập trình!

1. Tại sao nên chạy Bot cục bộ?

Cho dù bạn có thực sự hứng thú với AI hay nghĩ rằng đó chỉ là lời nói suông thì các công cụ AI như ChatGPT và Claude vẫn sẽ tồn tại. Việc chạy một chatbot AI cục bộ mang lại một số lợi ích hữu hình.

• Quyền riêng tư dữ liệu : Chạy chatbot cục bộ sẽ lưu trữ dữ liệu của bạn trên thiết bị của riêng bạn. Làm như vậy có nghĩa là thông tin nhạy cảm riêng tư của bạn sẽ không được gửi đến máy chủ bên ngoài hoặc dịch vụ đám mây.
• Sử dụng ngoại tuyến : Sử dụng chatbot AI cục bộ cho phép bạn sử dụng mà không cần kết nối internet, rất tiện lợi nếu kết nối của bạn bị hạn chế hoặc không đáng tin cậy.
• Tùy chỉnh : Bạn có thể tinh chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình hoặc tích hợp với các tập dữ liệu độc quyền, đặc biệt. Điều này giúp chatbot phù hợp với mục đích sử dụng của bạn.
• Hiệu quả về chi phí : Nhiều dịch vụ AI dựa trên đám mây tính phí sử dụng API hoặc có phí đăng ký. Chạy mô hình cục bộ là miễn phí.
• Giảm độ trễ : Với mô hình AI cục bộ, không cần phải gửi yêu cầu đến máy chủ bên ngoài. Điều này có thể tăng tốc đáng kể thời gian chatbot phản hồi, giúp trải nghiệm mượt mà và thú vị hơn.
• Thử nghiệm và Học hỏi : Chạy chatbot cục bộ giúp bạn có nhiều tự do hơn để thử nghiệm các cài đặt, tinh chỉnh mô hình hoặc thử các phiên bản khác nhau của AI. Điều này rất tuyệt vời cho các nhà phát triển và người đam mê muốn có kinh nghiệm thực tế với công nghệ AI.

2. Những cân nhắc chính khi sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn

Một mô hình ngôn ngữ lớn AI (LLM), dù lớn hay nhỏ, đều có thể tốn nhiều tài nguyên. Chúng thường yêu cầu phần cứng mạnh như GPU để thực hiện các tác vụ nặng, nhiều RAM để lưu trữ các mô hình trong bộ nhớ và dung lượng lưu trữ đáng kể cho các tập dữ liệu ngày càng tăng.

Tham số là các giá trị mà mô hình điều chỉnh trong quá trình đào tạo. Nhiều tham số hơn dẫn đến hiểu ngôn ngữ tốt hơn, nhưng các mô hình lớn hơn đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian hơn. Đối với các tác vụ đơn giản hơn, các mô hình có ít tham số hơn, như 2B (tỷ) hoặc 8B, có thể đủ và nhanh hơn để đào tạo.

Mã thông báo là các khối văn bản mà mô hình xử lý. Giới hạn mã thông báo của mô hình ảnh hưởng đến lượng văn bản mà mô hình có thể xử lý cùng một lúc, do đó, dung lượng lớn hơn cho phép hiểu tốt hơn các đầu vào phức tạp.

Cuối cùng, kích thước tập dữ liệu là vấn đề. Các tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể—như các tập dữ liệu được sử dụng cho bot dịch vụ khách hàng—được đào tạo nhanh hơn. Các tập dữ liệu lớn hơn, mặc dù phức tạp hơn, nhưng mất nhiều thời gian hơn để đào tạo. Việc tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước bằng dữ liệu chuyên biệt thường hiệu quả hơn là bắt đầu từ đầu.

3. Đưa Ollama vào hoạt động

Ollama là một nền tảng AI thân thiện với người dùng cho phép bạn chạy các mô hình AI cục bộ trên máy tính của mình. Sau đây là cách cài đặt và bắt đầu:

3.1. Cài đặt Ollama

Bạn có thể cài đặt Ollama trên Linux, macOS và Windows (hiện đang ở giai đoạn xem trước).

Đối với macOS và Windows, hãy tải xuống trình cài đặt từ trang web Ollama và làm theo các bước cài đặt như bất kỳ ứng dụng nào khác.


Trên Linux, hãy mở terminal và chạy:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Sau khi cài đặt, bạn đã sẵn sàng để bắt đầu thử nghiệm chatbot AI tại nhà.

3.2. Chạy mô hình AI Ollama đầu tiên của bạn

Sau khi cài đặt Ollama, hãy mở terminal trên Linux hoặc macOS hoặc PowerShell trên Windows. Để bắt đầu, chúng ta sẽ chạy LLM phổ biến do Meta phát triển có tên là Llama 3.1:

ollama run llama3.1
Vì đây là lần đầu tiên bạn sử dụng Ollama, ứng dụng sẽ tải mô hình llama 3.1, tự động cài đặt, sau đó đưa ra lời nhắc để bạn có thể bắt đầu đặt câu hỏi.


3.3. Chạy các mô hình khác

Trong khi Llama 3.1 thường là mô hình phù hợp với hầu hết những người mới bắt đầu sử dụng Ollama, thì vẫn có những mô hình khác mà bạn có thể thử. Trong khi Llama 3.1 là điểm khởi đầu tuyệt vời, bạn có thể muốn khám phá các mô hình khác, chẳng hạn như những mô hình nhẹ hơn phù hợp hơn với hiệu suất hệ thống của bạn.


Khi bạn tìm thấy một mô hình mà bạn nghĩ có thể phù hợp với bạn, phần cứng máy tính của bạn và nhu cầu cụ thể của bạn, bạn chỉ cần thực hiện cùng một lệnh như bạn đã làm với Llama 3.1, ví dụ, nếu bạn muốn tải xuống Phi 3:

ollama run phi3

Một lần nữa, nếu đây là lần đầu tiên bạn sử dụng mô hình, Ollama sẽ tự động tải, cài đặt và chạy mô hình.

3.4. Các lệnh khác bạn muốn biết

Ollama còn có khá nhiều lệnh khác mà bạn có thể sử dụng, nhưng đây là một số lệnh mà chúng tôi nghĩ bạn có thể muốn biết.

Các mô hình chiếm dung lượng đĩa đáng kể. Để giải phóng dung lượng, hãy xóa các mô hình không sử dụng bằng:

ollama rm modelname
Để xem các mô hình bạn đã tải xuống, hãy chạy:

ollama list

Để xem mô hình nào đang chạy và sử dụng tài nguyên, hãy sử dụng:

ollama ps
Nếu bạn muốn dừng một mô hình để giải phóng tài nguyên, hãy sử dụng:

ollama stop
Nếu bạn muốn xem phần còn lại của lệnh Ollama, hãy chạy:

ollama --help
4. Những điều bạn có thể thử

Nếu bạn đã trì hoãn việc thử chatbot AI vì lo ngại về bảo mật hoặc quyền riêng tư, thì bây giờ là lúc bạn nên bắt đầu. Sau đây là một số ý tưởng để bạn thử bắt đầu!

Tạo danh sách việc cần làm : Yêu cầu Ollama tạo danh sách việc cần làm trong ngày.


Lên kế hoạch cho bữa trưa trong tuần : Bạn cần trợ giúp để lên kế hoạch cho bữa ăn trong tuần? Hãy hỏi Ollama.


Tóm tắt một bài viết : Không có nhiều thời gian? Dán một bài viết vào Ollama và yêu cầu tóm tắt.


Hãy thoải mái thử nghiệm và xem Ollama có thể hỗ trợ bạn giải quyết vấn đề, sáng tạo hoặc thực hiện các công việc hàng ngày như thế nào.

Xin chúc mừng vì đã thiết lập chatbot AI của riêng bạn tại nhà! Bạn đã thực hiện những bước đầu tiên vào thế giới AI thú vị, tạo ra một công cụ mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Bằng cách chạy mô hình cục bộ, bạn đã đảm bảo quyền riêng tư cao hơn, phản hồi nhanh hơn và tự do tinh chỉnh AI cho các tác vụ tùy chỉnh.