Usaha berterusan Intel untuk mendemokrasikan AI telah mengambil satu lagi langkah penting ke hadapan. Syarikat itu baru-baru ini meluaskan ufuk IPEX-LLM (Intel® Extension for PyTorch* for Large Language Models) dengan menggabungkan sokongan untuk DeepSeek R1. Peluasan ini dibina berdasarkan keupayaan sedia ada IPEX-LLM untuk menjalankan pelbagai model AI, seperti Gemma dan Llama, secara terus pada GPU diskret Intel. Ini membuka kemungkinan baharu untuk pembangun dan pengguna yang ingin memanfaatkan kuasa AI pada mesin tempatan mereka.
Integrasi llama.cpp Portable Zip: Memperkemas Penggunaan AI
Elemen utama kemajuan ini ialah integrasi llama.cpp Portable Zip dengan IPEX-LLM. llama.cpp ialah perpustakaan sumber terbuka popular yang membolehkan pelaksanaan model Llama yang cekap. Dengan memanfaatkan perpustakaan ini, Intel telah mencipta laluan yang diperkemas untuk menjalankan model ini secara terus pada GPU Intel. Khususnya, integrasi ini membolehkan pelaksanaan DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M menggunakan llama.cpp Portable Zip, mempamerkan aplikasi praktikal keserasian baharu ini.
Pemasangan dan Pelaksanaan yang Dipermudahkan
Menyedari kepentingan kemesraan pengguna, Intel telah menyediakan arahan komprehensif di GitHub. Garis panduan ini merangkumi pelbagai aspek proses, seperti:
- Memasang
llama.cpp Portable Zip: Panduan langkah demi langkah untuk memastikan persediaan yang lancar. - Menjalankan
llama.cpp: Arahan jelas tentang cara untuk memulakan fungsi teras. - Melaksanakan Model AI Tertentu: Prosedur yang disesuaikan untuk pengedaran yang berbeza, termasuk persekitaran Windows dan Linux.
Dokumentasi terperinci ini bertujuan untuk memperkasakan pengguna dari semua peringkat teknikal untuk menavigasi proses pemasangan dan pelaksanaan dengan mudah.
Keperluan Perkakasan: Menjana Kuasa Pengalaman AI
Untuk memastikan prestasi optimum, Intel telah menggariskan keadaan operasi khusus untuk llama.cpp Portable Zip. Keperluan ini mencerminkan permintaan pengiraan untuk menjalankan model AI lanjutan:
- Pemproses:
- Pemproses Intel Core Ultra.
- Pemproses Core generasi ke-11 hingga ke-14.
- Kad Grafik:
- GPU siri Intel Arc A.
- GPU siri Intel Arc B.
Tambahan pula, untuk model DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M yang mencabar, konfigurasi yang lebih teguh diperlukan:
- Pemproses: Pemproses Intel Xeon.
- Kad Grafik: Satu atau dua kad Arc A770.
Spesifikasi ini menyerlahkan keperluan perkakasan yang berkemampuan untuk mengendalikan kerumitan model bahasa yang besar ini.
Demonstrasi Dunia Sebenar: DeepSeek-R1 dalam Tindakan
Jinkan Dai, seorang Felo Intel dan Ketua Arkitek, mempamerkan implikasi praktikal perkembangan ini. Dai menerbitkan demonstrasi yang jelas menggambarkan pelaksanaan DeepSeek-R1-Q4_K_M pada sistem yang dikuasakan oleh pemproses Intel Xeon dan GPU Arc A770, menggunakan llama.cpp Portable Zip. Demonstrasi ini menawarkan contoh ketara keupayaan yang dibuka oleh integrasi ini.
Maklum Balas Komuniti dan Potensi Kesesakan
Pengumuman itu mencetuskan perbincangan dalam komuniti teknologi. Seorang pengulas di laman web papan mesej popular Hacker News memberikan pandangan berharga:
- Gesaan Pendek: Gesaan dengan sekitar 10 token secara amnya berfungsi tanpa isu yang ketara.
- Konteks Lebih Panjang: Menambah lebih banyak konteks boleh membawa kepada kesesakan pengiraan dengan cepat.
Maklum balas ini menggariskan kepentingan mempertimbangkan panjang dan kerumitan gesaan apabila bekerja dengan model ini, terutamanya dalam persekitaran yang terhad sumber.
Meneroka IPEX-LLM dengan Lebih Mendalam
IPEX-LLM, pada terasnya, ialah sambungan yang direka untuk meningkatkan prestasi PyTorch, rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang digunakan secara meluas, pada perkakasan Intel. Ia mencapai ini melalui beberapa pengoptimuman utama:
- Pengoptimuman Operator: Menala halus prestasi operasi individu dalam model AI.
- Pengoptimuman Graf: Memperkemas graf pengiraan keseluruhan untuk kecekapan yang lebih baik.
- Sambungan Masa Jalan: Meningkatkan persekitaran masa jalan untuk menggunakan keupayaan perkakasan Intel dengan lebih baik.
Pengoptimuman ini secara kolektif menyumbang kepada pelaksanaan model AI yang lebih pantas dan cekap pada platform Intel.
Kepentingan llama.cpp
Projek llama.cpp telah mendapat daya tarikan yang besar dalam komuniti AI kerana tumpuannya untuk menyediakan cara yang ringan dan cekap untuk menjalankan model Llama. Ciri-ciri utama termasuk:
- Pelaksanaan C/C++ Biasa: Ini memastikan kemudahalihan dan meminimumkan kebergantungan.
- Sokongan Pengkuantitian Integer 4-bit, 5-bit, 6-bit dan 8-bit: Mengurangkan jejak memori dan keperluan pengiraan.
- Sifar Kebergantungan: Memudahkan integrasi dan penggunaan.
- Warganegara Kelas Pertama Apple Silicon: Dioptimumkan untuk cip siri-M Apple.
- Sokongan AVX, AVX2, dan AVX512: Memanfaatkan arahan CPU lanjutan untuk peningkatan prestasi.
- Ketepatan Campuran F16 / F32: Mengimbangi ketepatan dan prestasi.
Ciri-ciri ini menjadikan llama.cpp pilihan yang menarik untuk menjalankan model Llama dalam pelbagai persekitaran, termasuk peranti yang terhad sumber.
DeepSeek-R1: Model Bahasa yang Berkuasa
DeepSeek-R1 mewakili kemajuan yang ketara, yang merupakan keluarga model bahasa yang besar, yang mampu:
- Pemahaman Bahasa Semula Jadi: Memahami dan mentafsir bahasa manusia.
- Penjanaan Teks: Mencipta teks yang koheren dan relevan dari segi konteks.
- Penjanaan Kod: Menghasilkan coretan kod dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan.
- Penaakulan: Menggunakan penaakulan logik untuk menyelesaikan masalah.
- Dan banyak lagi operasi.
Model khusus, DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M, menyerlahkan saiznya (67 bilion parameter) dan tahap pengkuantitian (Q4_K_M), menunjukkan keamatan pengiraan dan keperluan memorinya.
Meluaskan Skop AI Tempatan
Inisiatif Intel untuk menyokong DeepSeek-R1 pada mesin tempatan, yang difasilitasi oleh IPEX-LLM dan llama.cpp Portable Zip, mewakili trend yang lebih luas ke arah pendemokrasian AI. Secara tradisinya, menjalankan model bahasa yang besar memerlukan akses kepada infrastruktur berasaskan awan yang berkuasa. Walau bagaimanapun, kemajuan dalam perkakasan dan perisian semakin membolehkan keupayaan ini pada komputer peribadi.
Faedah Menjalankan AI Secara Tempatan
Peralihan ke arah pelaksanaan AI tempatan ini menawarkan beberapa kelebihan:
- Privasi: Data sensitif kekal pada peranti pengguna, meningkatkan privasi.
- Kependaman: Pengurangan pergantungan pada sambungan rangkaian membawa kepada kependaman yang lebih rendah dan masa tindak balas yang lebih pantas.
- Kos: Kos yang berpotensi lebih rendah berbanding perkhidmatan berasaskan awan, terutamanya untuk penggunaan yang kerap.
- Akses Luar Talian: Keupayaan untuk menggunakan model AI walaupun tanpa sambungan internet.
- Penyesuaian: Fleksibiliti yang lebih besar untuk menyesuaikan model dan aliran kerja dengan keperluan khusus.
- Kebolehcapaian: Menjadikan teknologi AI lebih mudah diakses oleh individu dan organisasi dengan sumber yang terhad.
Faedah ini memacu minat yang semakin meningkat dalam menjalankan model AI secara tempatan.
Cabaran dan Pertimbangan
Walaupun menjalankan AI secara tempatan menawarkan banyak kelebihan, adalah penting juga untuk mengakui cabarannya:
- Keperluan Perkakasan: Perkakasan yang berkuasa, terutamanya GPU, selalunya diperlukan.
- Kepakaran Teknikal: Menyediakan dan mengurus persekitaran AI tempatan boleh memerlukan pengetahuan teknikal.
- Saiz Model: Model bahasa yang besar boleh menggunakan ruang storan yang ketara.
- Penggunaan Kuasa: Menjalankan model intensif pengiraan boleh meningkatkan penggunaan kuasa.
- Kesesakan Pengiraan: Tugas yang kompleks atau konteks yang panjang masih boleh membawa kepada had prestasi.
Pertimbangan ini menyerlahkan keperluan untuk perancangan dan pengurusan sumber yang teliti.
Masa Depan AI Tempatan
Usaha Intel dengan IPEX-LLM dan llama.cpp Portable Zip mewakili langkah penting ke arah masa depan di mana AI lebih mudah diakses pada peranti peribadi. Memandangkan perkakasan terus bertambah baik dan pengoptimuman perisian menjadi lebih canggih, kita boleh menjangkakan untuk melihat model AI yang lebih berkuasa berjalan secara tempatan. Trend ini mungkin akan memperkasakan individu dan organisasi untuk memanfaatkan AI dalam cara baharu dan inovatif, seterusnya mengaburkan garis antara keupayaan AI berasaskan awan dan tempatan. Pembangunan berterusan alat dan rangka kerja yang memudahkan penggunaan dan pengurusan model AI akan menjadi penting dalam memacu penggunaan ini.
Usaha kerjasama antara pengeluar perkakasan, pembangun perisian dan komuniti sumber terbuka membuka jalan kepada landskap AI yang lebih terdesentralisasi dan boleh diakses.