Sztuczna inteligencja (AI) stała się jedną z najbardziej transformacyjnych technologii naszych czasów. Od chatbotów po autonomiczne pojazdy, AI zmienia branże i nasze codzienne życie. W tym artykule wyjaśnię, czym jest AI, jak działają duże modele językowe (LLM) i jak można uruchamiać modele AI lokalnie za pomocą narzędzi takich jak Ollama i LM Studio.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Zadania te obejmują rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, podejmowanie decyzji, a nawet generowanie kreatywnych treści. AI jest szeroko klasyfikowana na:
- Wąska AI – Specjalistyczna AI zaprojektowana do określonych zadań, takich jak asystenci głosowi (Siri, Alexa) lub systemy rekomendacji.
- Ogólna AI – Hipotetyczna AI, która może wykonywać każde zadanie intelektualne, które może wykonać człowiek.
- Superinteligentna AI – Koncepcja, w której AI przewyższa inteligencję człowieka pod każdym względem.
Czym są Duże Modele Językowe (LLM)?
Duże modele językowe (LLM) to podzbiór AI zaprojektowany do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Modele te są trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych i wykorzystują techniki głębokiego uczenia się do przewidywania i generowania spójnych odpowiedzi. Popularne LLM obejmują:
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) – Opracowany przez OpenAI.
- LLaMA (Large Language Model Meta AI) – Model typu open source autorstwa Meta.
- Mistral i Mixtral – Zaawansowane LLM skoncentrowane na wydajności i efektywności.
Jak działają LLM
LLM działają przy użyciu modeli głębokiego uczenia opartych na sieciach neuronowych, w szczególności architekturach transformatorowych. Kluczowe komponenty LLM obejmują:
- Tokenizacja – dzielenie tekstu na mniejsze jednostki (tokeny) w celu przetworzenia.
- Szkolenie na dużych zestawach danych – uczenie się z miliardów słów.
- Dostrajanie – dostosowywanie modelu do określonych zadań, takich jak generowanie kodu lub tłumaczenie.
Zastosowania LLM
Duże modele językowe mają szeroki zakres zastosowań, w tym:
- Sztuczna inteligencja konwersacyjna – używana w chatbotach, takich jak ChatGPT, agentach obsługi klienta i wirtualnych asystentach.
- Generowanie treści – pisanie artykułów na bloga, generowanie raportów, a nawet tworzenie poezji i fikcji.
- Pomoc w kodowaniu – asystenci kodowania wspomagani przez sztuczną inteligencję, tacy jak GitHub Copilot, pomagają programistom, generując fragmenty kodu i wykonując funkcje.
- Usługi tłumaczeniowe – automatyzacja tłumaczenia językowego za pomocą narzędzi, takich jak DeepL i Google Tłumacz.
- Badania medyczne – pomoc w diagnozowaniu schorzeń, podsumowywaniu prac medycznych i generowaniu notatek klinicznych.
- Wyszukiwanie i pobieranie informacji – ulepszanie wyszukiwarek dzięki podsumowywaniu wspomaganemu przez sztuczną inteligencję i kontekstowemu zrozumieniu.
Wyzwania i ograniczenia
Pomimo swoich możliwości, LLM-y mają również wyzwania i ograniczenia:
- Tendencje w danych szkoleniowych – Ponieważ uczą się z ogromnych źródeł tekstowych, mogą dziedziczyć błędy występujące w tych zestawach danych.
- Wymagania obliczeniowe – Uruchamianie modeli na dużą skalę wymaga znacznej mocy obliczeniowej, szczególnie w przypadku aplikacji w czasie rzeczywistym.
- Brak prawdziwego zrozumienia – Podczas gdy LLM-y generują tekst na podstawie wzorców, nie posiadają prawdziwych zdolności rozumienia ani rozumowania.
- Obawy etyczne – Niewłaściwe wykorzystanie treści generowanych przez AI do dezinformacji, deepfake’ów lub plagiatu.
W miarę kontynuowania badań, ulepszenia w zakresie bezpieczeństwa AI, wydajności i wytycznych etycznych będą kształtować przyszłość aplikacji LLM.
Lokalne uruchamianie modeli AI
Podczas gdy większość aplikacji AI opiera się na modelach opartych na chmurze, lokalne uruchamianie modeli AI oferuje kilka korzyści:
- Prywatność – Twoje dane pozostają na Twoim komputerze.
- Prędkość – Brak zależności od połączenia internetowego.
- Dostosowanie – Możliwość dostrajania modeli do konkretnych przypadków użycia.
Instalowanie i używanie lokalnych narzędzi AI
1. Ollama
Ollama to narzędzie do uruchamiania LLM na komputerze lokalnym z minimalną konfiguracją.
Instalacja
Windows, Mac i Linux:
- Pobierz plik wykonywalny z ollama.ai i zainstaluj go.
- Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby ukończyć instalację.
Uruchamianie modelu
ollama run mistral
To polecenie pobiera i uruchamia lokalnie model Mistral. Ollama umożliwia wydajne ładowanie i uruchamianie różnych LLM przy jednoczesnym wykorzystaniu sprzętu.
Funkcje Ollama
- Lekkie wykonywanie – Zoptymalizowane do wydajnego uruchamiania modeli.
- Obsługa wielu modeli – Ładowanie różnych LLM w razie potrzeby.
- Łatwość użytkowania – Prosty interfejs wiersza poleceń zapewniający szybki dostęp.
2. LM Studio
LM Studio zapewnia interfejs graficzny do łatwego uruchamiania lokalnych modeli AI.
Instalacja
- Pobierz LM Studio z lmstudio.ai i zainstaluj.
Korzystanie z LM Studio
- Otwórz aplikację.
- Pobierz zgodny model (np. LLaMA 2, Mistral).
- Współdziałaj z modelem za pomocą wbudowanego interfejsu czatu.
Funkcje LM Studio
- Przyjazny dla użytkownika interfejs – Brak konieczności interakcji z wierszem poleceń.
- Zarządzanie modelem – Łatwe pobieranie i przełączanie się między różnymi modelami AI.
- Optymalizacja wydajności – Zapewnia płynne działanie w różnych konfiguracjach sprzętowych.
DeepSeek R1: Potężny LLM typu open source
Czym jest DeepSeek R1?
DeepSeek R1 to otwarty model dużego języka (LLM) opracowany przez chińską firmę AI DeepSeek. Zaprojektowany do doskonalenia złożonych zadań rozumowania, w tym matematyki, kodowania i logicznego rozwiązywania problemów, osiąga wydajność porównywalną z wiodącymi modelami, takimi jak GPT-4 firmy OpenAI. Co godne uwagi, DeepSeek R1 został opracowany przy znacznie mniejszej liczbie zasobów, wykorzystując tylko około 2000 procesorów graficznych i generując koszt około 5,6 miliona dolarów, co stanowi ułamek wydatków na podobne modele.
Wydajność
W ocenach porównawczych DeepSeek R1 wykazał się wysoką wydajnością w różnych dziedzinach:
- Matematyka: Osiągnął wynik Pass@1 na poziomie 79,8% w teście porównawczym AIME 2024.
- Kodowanie: Wystąpił w zawodach w zadaniach związanych z kodowaniem, uzyskując wynik 49,2% w teście SWE-bench Verified, nieznacznie przewyższając GPT-4 OpenAI.
- Rozumowanie: Wykazał skuteczne zdolności logicznego rozumowania, co czyni go odpowiednim do złożonych aplikacji rozwiązywania problemów.
Uruchamianie DeepSeek R1 lokalnie z Ollama
Krok 1: Pobierz i uruchom DeepSeek R1
Otwórz terminal lub wiersz poleceń i wykonaj następujące polecenie, aby pobrać i uruchomić model DeepSeek R1:
ollama run deepseek-r1
To polecenie pobierze model DeepSeek R1 i uruchomi go lokalnie na Twoim komputerze.
Krok 2: Uruchomienie DeepSeek R1 w tle
Aby utrzymać DeepSeek R1 w ciągłym działaniu i dostępie przez API, uruchom serwer Ollama:
ollama serve
Dzięki temu model będzie dostępny do integracji z innymi aplikacjami.
Rozważania dotyczące sprzętu
DeepSeek R1 oferuje różne rozmiary modeli, od 1,5 miliarda do 671 miliardów parametrów. Model 671B to oryginalny DeepSeek R1, podczas gdy mniejsze wersje to modele destylowane oparte na architekturach Qwen i Llama. Jeśli Twój sprzęt nie obsługuje pełnego modelu 671B, możesz uruchomić mniejszą wersję, określając żądany rozmiar modelu w poleceniu. Zastąp X rozmiarem parametru, którego chcesz użyć (np. 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b, 70b):
ollama run deepseek-r1:Xb
Ta elastyczność pozwala na wykorzystanie możliwości DeepSeek R1 nawet na sprzęcie o ograniczonych zasobach.
Dostęp do DeepSeek R1 za pośrednictwem API
Po uruchomieniu serwera Ollama możesz wchodzić w interakcję z DeepSeek R1 za pośrednictwem API. Na przykład, używając curl:
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "deepseek-r1",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Solve: 25 * 25" }],
"stream": false
}'
To polecenie wysyła żądanie do modelu w celu rozwiązania problemu mnożenia.
Używanie DeepSeek R1 w Pythonie
Aby zintegrować DeepSeek R1 z aplikacjami Pythona, zainstaluj pakiet Ollama Python:
pip install ollama
Następnie użyj następującego skryptu do interakcji z modelem:
import ollama
response = ollama.chat(
model="deepseek-r1",
messages=[
{"role": "user", "content": "Explain Newton's second law of motion"},
],
)
print(response["message"]["content"])
Ten skrypt wysyła żądanie do DeepSeek R1 i zwraca odpowiedź modelu.
Rozważania
Chociaż DeepSeek R1 oferuje zaawansowane możliwości, ważne jest, aby pamiętać o pewnych kwestiach:
- Moderowanie treści: Raporty wskazują, że DeepSeek R1 może dostarczać informacje, które są potencjalnie szkodliwe lub wrażliwe, takie jak szczegóły dotyczące modyfikowania wirusów ptasiej grypy lub promowania samookaleczenia. Budzi to obawy o bezpieczeństwo modelu i skuteczność jego mechanizmów moderowania treści.
- Prywatność danych: Jak w przypadku każdego modelu AI, kluczowe jest odpowiedzialne obchodzenie się z danymi i pamiętanie o implikacjach prywatności, szczególnie podczas wdrażania modelu w aplikacjach przetwarzających poufne informacje.
Wnioski
AI i LLM rewolucjonizują technologię, a teraz możesz uruchamiać potężne modele AI lokalnie na swoim komputerze. Niezależnie od tego, czy wolisz prostotę wiersza poleceń Ollama, czy przyjazny dla użytkownika interfejs LM Studio, lokalne narzędzia AI stają się bardziej dostępne niż kiedykolwiek. Eksperymentuj, eksploruj i wykorzystuj moc AI na własnych warunkach!
Uruchamianie modeli AI lokalnie to ekscytująca okazja dla programistów, badaczy i entuzjastów. Umożliwia głębszą kontrolę, lepszą prywatność i wydajne eksperymentowanie bez polegania na usługach w chmurze. Dzięki postępom w akceleracji sprzętowej uruchamianie modeli na dużą skalę na komputerach konsumenckich staje się bardziej praktyczne.
DeepSeek R1 to wydajna i niedroga alternatywa dla wiodących zastrzeżonych LLM, co czyni go atrakcyjnym wyborem dla badaczy, programistów i entuzjastów AI. Uruchamiając go lokalnie za pomocą Ollama, użytkownicy mogą skorzystać z jego zaawansowanych możliwości rozumowania, zachowując jednocześnie kontrolę nad swoją infrastrukturą AI. Niezależnie od tego, czy chodzi o kodowanie, matematykę czy ogólne rozwiązywanie problemów, DeepSeek R1 to obiecujące rozwiązanie typu open source dla aplikacji opartych na AI.
Artykuł wygenerowany przy pomocy sztucznej inteligencji.