مزایای اجرای محلی LLM
حریم خصوصی و امنیت بیشتر
مهم‌ترین مزیت اجرای محلی LLM، افزایش حریم خصوصی و امنیتی است که ارائه می‌دهد. با عملکرد مستقل از سرورهای خارجی، شما کنترل کاملی بر داده‌های خود دارید و اطمینان حاصل می‌کنید که اطلاعات حساس در محیط امن شما باقی می‌ماند. این امر به ویژه هنگام کار با داده‌های محرمانه یا اختصاصی بسیار مهم است.
عملکرد برتر و صرفه‌جویی در هزینه
اجرای محلی LLM با حذف تأخیر مرتبط با پردازش مبتنی بر ابر، مزایای عملکردی را ارائه می‌دهد. این امر به زمان پاسخگویی سریع‌تر و تجربه کاربری یکپارچه‌تر منجر می‌شود. علاوه بر این، هزینه‌های مکرر API مرتبط با خدمات LLM مبتنی بر ابر را از بین می‌برد و در طول زمان منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه می‌شود.
تجربیات هوش مصنوعی سفارشی‌شده
اجرای محلی LLM به شما این امکان را می‌دهد که آنها را با داده‌های اختصاصی آموزش دهید و پاسخ‌های آنها را به گونه‌ای تنظیم کنید که دقیقاً با نیازهای خاص شما مطابقت داشته باشد. این سفارشی‌سازی سطح جدیدی از کاربرد هوش مصنوعی را باز می‌کند و به شما امکان می‌دهد راه حل‌های هوش مصنوعی بسیار تخصصی ایجاد کنید که نیازهای منحصر به فرد شما را برآورده می‌کنند. برای متخصصانی که به دنبال استفاده از DeepSeek یا سایر LLMها برای کارهای مرتبط با کار هستند، این رویکرد می‌تواند بهره‌وری و کارایی را به طور قابل توجهی افزایش دهد.
توانمندسازی توسعه‌دهندگان
برای توسعه‌دهندگان، اجرای محلی LLM یک محیط sandbox برای آزمایش و اکتشاف فراهم می‌کند. با اجرای LLMها به صورت محلی، توسعه‌دهندگان می‌توانند درک عمیق‌تری از قابلیت‌های آنها به دست آورند و راه‌های نوآورانه‌ای را برای ادغام آنها در گردش کار خود شناسایی کنند. با تخصص فنی لازم، توسعه‌دهندگان حتی می‌توانند از این مدل‌های هوش مصنوعی برای ساخت ابزارهای عامل استفاده کنند، وظایف را خودکار کرده و فرآیندها را ساده کنند.
حداقل الزامات برای اجرای محلی LLM روی مک
برخلاف باور عمومی، اجرای محلی LLM نیازی به یک مک پیشرفته مجهز به مقدار زیادی RAM ندارد. اجرای یک LLM به صورت محلی روی هر مک مجهز به سیلیکون اپل با حداقل 16 گیگابایت حافظه سیستم امکان‌پذیر است. در حالی که 8 گیگابایت حافظه از نظر فنی کافی است، عملکرد سیستم به طور محسوسی به خطر می‌افتد.
بسیار مهم است که درک کنیم LLMها در پیکربندی‌های مختلفی در دسترس هستند که هر کدام تعداد متفاوتی از پارامترها را دارند. هرچه یک LLM پارامترهای بیشتری داشته باشد، پیچیده‌تر و هوشمندتر است. با این حال، این بدان معناست که مدل هوش مصنوعی برای اجرای مؤثر به فضای ذخیره‌سازی و منابع سیستم بیشتری نیاز دارد. به عنوان مثال، Llama متا در چندین نوع مختلف ارائه می‌شود، از جمله یک نوع با 70 میلیارد پارامتر. برای اجرای این مدل، به یک مک با بیش از 40 گیگابایت فضای ذخیره‌سازی رایگان و بیش از 48 گیگابایت حافظه سیستم نیاز دارید.
برای عملکرد بهینه، اجرای یک LLM مانند DeepSeek با 7 میلیارد یا 8 میلیارد پارامتر را در نظر بگیرید. این باید به آرامی روی یک مک با 16 گیگابایت حافظه سیستم اجرا شود. اگر به یک مک قدرتمندتر دسترسی دارید، می‌توانید مدل‌هایی را آزمایش کنید که به بهترین وجه با نیازهای خاص شما مطابقت دارند.
هنگام انتخاب یک LLM، ضروری است که مورد استفاده مورد نظر خود را در نظر بگیرید. برخی از LLMها در کارهای استدلالی برتری دارند، در حالی که برخی دیگر برای پرس و جوهای کدنویسی مناسب‌تر هستند. برخی برای مکالمات مربوط به STEM بهینه شده‌اند، در حالی که برخی دیگر برای مکالمات چند نوبتی و انسجام متن طولانی طراحی شده‌اند.
LM Studio: یک راه حل کاربرپسند برای اجرای محلی LLM
برای کسانی که به دنبال راهی در دسترس برای اجرای LLMها مانند DeepSeek و Llama به صورت محلی روی مک خود هستند، LM Studio یک نقطه شروع عالی است. این نرم افزار به صورت رایگان برای استفاده شخصی در دسترس است.
در اینجا یک راهنمای گام به گام برای شروع کار با LM Studio آورده شده است:
دانلود و نصب LM Studio: LM Studio را از وب سایت رسمی آن دانلود کرده و روی مک خود نصب کنید. پس از نصب، برنامه را اجرا کنید.
انتخاب مدل:
- اگر هدف اصلی شما اجرای DeepSeek به صورت محلی است، می‌توانید فرآیند onboarding را تکمیل کرده و مدل را دانلود کنید.
- همچنین، می‌توانید فرآیند onboarding را رد کرده و مستقیماً LLM مورد نظر خود را برای دانلود و نصب جستجو کنید. برای انجام این کار، روی نوار جستجو در بالای LM Studio کلیک کنید، که از شما می‌خواهد ‘یک مدل را برای بارگیری انتخاب کنید’.
- همچنین می‌توانید با کلیک کردن روی چرخ دنده تنظیمات در گوشه پایین سمت راست LM Studio، لیست LLMهای موجود را مرور کنید. در پنجره‌ای که ظاهر می‌شود، تب ‘Model Search’ را در سمت چپ انتخاب کنید. همچنین می‌توانید مستقیماً با استفاده از میانبر صفحه کلید Command + Shift + M به این پنجره دسترسی پیدا کنید.
دانلود مدل:
- در پنجره Model Search، یک لیست جامع از مدل‌های هوش مصنوعی موجود برای دانلود مشاهده خواهید کرد.
- پنجره سمت راست اطلاعات دقیقی در مورد هر مدل ارائه می‌دهد، از جمله یک شرح مختصر و محدودیت توکن آن.
- LLM مورد نظر خود را انتخاب کنید، مانند DeepSeek، Llama متا، Qwen یا phi-4.
- برای شروع فرآیند دانلود، روی دکمه ‘Download’ در گوشه پایین سمت راست کلیک کنید.
- توجه داشته باشید که در حالی که می‌توانید چندین LLM را دانلود کنید، LM Studio فقط می‌تواند یک مدل را به طور همزمان بارگیری و اجرا کند.
استفاده از LLM دانلود شده شما
پس از اتمام دانلود LLM، پنجره Mission Control LM Studio را ببندید. سپس، روی نوار جستجوی بالا کلیک کرده و LLM اخیراً دانلود شده را بارگیری کنید.
هنگام بارگیری یک مدل هوش مصنوعی، LM Studio به شما امکان می‌دهد تنظیمات مختلفی را پیکربندی کنید، از جمله طول متن و اندازه استخر رشته CPU. اگر در مورد این تنظیمات مطمئن نیستید، می‌توانید آنها را در مقادیر پیش فرض خود رها کنید.
اکنون می‌توانید با پرسیدن سؤال یا استفاده از آن برای کارهای مختلف، شروع به تعامل با LLM کنید.
LM Studio به شما این امکان را می‌دهد که چندین چت جداگانه با یک LLM داشته باشید. برای شروع یک مکالمه جدید، روی نماد ‘+’ در نوار ابزار در بالا کلیک کنید. این ویژگی به ویژه اگر به طور همزمان از LLM برای چندین پروژه استفاده می‌کنید مفید است. همچنین می‌توانید برای سازماندهی چت‌های خود پوشه ایجاد کنید.
مدیریت منابع سیستم
اگر نگران این هستید که مدل هوش مصنوعی منابع بیش از حد سیستم را مصرف کند، می‌توانید تنظیمات LM Studio را برای کاهش این مشکل تنظیم کنید.
با استفاده از میانبر صفحه کلید Command + , به تنظیمات LM Studio دسترسی پیدا کنید. سپس، اطمینان حاصل کنید که تنظیم ‘Model loading guardrails’ روی ‘Strict’ تنظیم شده است. این تنظیم از بارگیری بیش از حد مک شما توسط LLM جلوگیری می‌کند.
می‌توانید میزان استفاده از منابع LM Studio و LLM دانلود شده را در نوار ابزار پایین نظارت کنید. اگر میزان استفاده از CPU یا حافظه بیش از حد است، برای کاهش مصرف منابع، به یک مدل هوش مصنوعی با تعداد پارامتر کمتر بروید.
ملاحظات عملکرد
عملکرد LLMها که به صورت محلی اجرا می‌شوند می‌تواند بسته به عوامل مختلفی متفاوت باشد، از جمله مشخصات سخت افزاری مک، اندازه LLM و پیچیدگی کاری که انجام می‌شود.
در حالی که حتی مک‌های سیلیکونی اپل قدیمی‌تر نیز می‌توانند LLMها را به آرامی اجرا کنند، مک‌های جدیدتر با حافظه سیستم بیشتر و پردازنده‌های قدرتمندتر به طور کلی عملکرد بهتری ارائه می‌دهند.
مدیریت فضای ذخیره سازی
برای جلوگیری از پر شدن سریع فضای ذخیره سازی مک خود، ضروری است که پس از اتمام آزمایش با آنها، هر LLM ناخواسته را حذف کنید. LLMها می‌توانند بسیار بزرگ باشند، بنابراین دانلود چندین مدل می‌تواند به سرعت مقدار قابل توجهی از فضای ذخیره سازی را مصرف کند.
فراتر از LM Studio: کاوش در گزینه‌های دیگر
در حالی که LM Studio یک راه راحت و کاربرپسند برای اجرای LLMها به صورت محلی ارائه می‌دهد، تنها گزینه موجود نیست. سایر ابزارها و چارچوب‌ها، مانند llama.cpp، ویژگی‌های پیشرفته‌تر و گزینه‌های سفارشی‌سازی بیشتری را ارائه می‌دهند. با این حال، این گزینه‌ها معمولاً برای راه‌اندازی و استفاده به تخصص فنی بیشتری نیاز دارند.
آینده هوش مصنوعی محلی
توانایی اجرای LLMها به صورت محلی آماده است تا روش تعامل ما با هوش مصنوعی را متحول کند. با کارآمدتر و در دسترس‌تر شدن LLMها، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که شاهد تکثیر برنامه‌های هوش مصنوعی محلی باشیم که کاربران را با حریم خصوصی، کنترل و سفارشی‌سازی بیشتر توانمند می‌کنند.
چه یک فرد آگاه به حریم خصوصی باشید، چه یک توسعه‌دهنده به دنبال آزمایش با هوش مصنوعی، یا یک متخصص به دنبال افزایش بهره‌وری خود، اجرای LLMها به صورت محلی روی مک شما دنیایی از امکانات را باز می‌کند.