Kekuatan AI memang tidak dapat dinafikan. ChatGPT, Gemini Google dan Apple Intelligence yang bakal tiba menawarkan keupayaan yang belum pernah terjadi sebelumnya, tetapi mereka berkongsi pergantungan yang kritikal: sambungan internet yang berterusan. Bagi individu yang mengutamakan privasi, mencari prestasi yang dipertingkatkan, atau bertujuan untuk menyesuaikan interaksi AI mereka, melaksanakan Model Bahasa Besar (LLM) seperti DeepSeek, Gemma Google, atau Llama Meta secara langsung pada Mac mereka membentangkan alternatif yang menarik.
Gagasan menjalankan LLM secara lokal mungkin kelihatan menakutkan, namun dengan alat yang sesuai, ia sangat mudah diakses. Panduan ini menjelaskan proses menjalankan DeepSeek dan LLM terkemuka lain secara lokal pada Mac anda, memerlukan kepakaran teknikal yang minimum.
Kelebihan Pelaksanaan LLM Lokal
Privasi dan Keselamatan yang Dipertingkatkan
Kelebihan utama pelaksanaan LLM lokal terletak pada privasi dan keselamatan yang dipertingkatkan yang diberikannya. Dengan beroperasi secara bebas daripada pelayan luaran, anda mengekalkan kawalan penuh ke atas data anda, memastikan bahawa maklumat sensitif kekal dalam persekitaran selamat anda. Ini amat penting apabila mengendalikan data sulit atau proprietari.
Prestasi Unggul dan Kecekapan Kos
Pelaksanaan LLM lokal menawarkan kelebihan prestasi dengan menghapuskan kependaman yang dikaitkan dengan pemprosesan berasaskan awan. Ini diterjemahkan kepada masa tindak balas yang lebih pantas dan pengalaman pengguna yang lebih lancar. Tambahan pula, ia menghapuskan yuran API berulang yang dikaitkan dengan perkhidmatan LLM berasaskan awan, yang mengakibatkan penjimatan kos yang ketara dari masa ke masa.
Pengalaman AI yang Disesuaikan
Menjalankan LLM secara lokal membolehkan anda melatih mereka dengan data proprietari, menyesuaikan respons mereka untuk sejajar dengan tepat dengan keperluan khusus anda. Penyesuaian ini membuka kunci tahap utiliti AI baharu, membolehkan anda mencipta penyelesaian AI yang sangat khusus yang memenuhi keperluan unik anda. Bagi profesional yang ingin memanfaatkan DeepSeek atau LLM lain untuk tugas berkaitan kerja, pendekatan ini boleh meningkatkan produktiviti dan kecekapan dengan ketara.
Memperkasakan Pembangun
Bagi pembangun, pelaksanaan LLM lokal menyediakan persekitaran kotak pasir untuk eksperimen dan penerokaan. Dengan menjalankan LLM secara lokal, pembangun boleh memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang keupayaan mereka dan mengenal pasti cara inovatif untuk mengintegrasikannya ke dalam aliran kerja mereka. Dengan kepakaran teknikal yang diperlukan, pembangun malah boleh memanfaatkan model AI ini untuk membina alat agentik, mengautomasikan tugas dan menyelaraskan proses.
Keperluan Minimum untuk Pelaksanaan LLM Lokal pada Mac
Bertentangan dengan kepercayaan popular, menjalankan LLM secara lokal tidak memerlukan Mac mewah yang dilengkapi dengan jumlah RAM yang banyak. Ia boleh dilaksanakan untuk menjalankan LLM secara lokal pada mana-mana Mac yang dikuasakan silikon Apple dengan sekurang-kurangnya 16GB memori sistem. Walaupun 8GB memori secara teknikal mencukupi, prestasi sistem akan terjejas dengan ketara.
Adalah penting untuk memahami bahawa LLM tersedia dalam pelbagai konfigurasi, setiap satu dengan bilangan parameter yang berbeza. Lebih banyak parameter yang dimiliki LLM, lebih kompleks dan pintar ia. Walau bagaimanapun, ini juga bermakna bahawa model AI akan memerlukan lebih banyak ruang storan dan sumber sistem untuk berjalan dengan berkesan. Sebagai contoh, Llama Meta ditawarkan dalam beberapa varian, termasuk satu dengan 70 bilion parameter. Untuk menjalankan model ini, anda memerlukan Mac dengan lebih daripada 40GB storan percuma dan lebih daripada 48GB memori sistem.
Untuk prestasi optimum, pertimbangkan untuk menjalankan LLM seperti DeepSeek dengan 7 bilion atau 8 bilion parameter. Ini sepatutnya berjalan lancar pada Mac dengan 16GB memori sistem. Jika anda mempunyai akses kepada Mac yang lebih berkuasa, anda boleh bereksperimen dengan model yang lebih sesuai dengan keperluan khusus anda.
Apabila memilih LLM, adalah penting untuk mempertimbangkan kes penggunaan yang anda inginkan. Sesetengah LLM cemerlang dalam tugas penaakulan, manakala yang lain lebih sesuai untuk pertanyaan pengekodan. Sesetengahnya dioptimumkan untuk perbualan berkaitan STEM, manakala yang lain direka untuk perbualan berbilang giliran dan koheren konteks panjang.
LM Studio: Penyelesaian Mesra Pengguna untuk Pelaksanaan LLM Lokal
Bagi mereka yang mencari cara yang boleh diakses untuk menjalankan LLM seperti DeepSeek dan Llama secara lokal pada Mac mereka, LM Studio ialah titik permulaan yang sangat baik. Perisian ini tersedia secara percuma untuk kegunaan peribadi.
Berikut ialah panduan langkah demi langkah untuk bermula dengan LM Studio:
Muat Turun dan Pasang LM Studio: Muat turun LM Studio dari laman web rasminya dan pasangkannya pada Mac anda. Setelah dipasang, lancarkan aplikasi.
Pemilihan Model:
- Jika matlamat utama anda adalah untuk menjalankan DeepSeek secara lokal, anda boleh menyelesaikan proses onboarding dan memuat turun model.
- Sebagai alternatif, anda boleh melangkau proses onboarding dan terus mencari LLM yang ingin anda muat turun dan pasang. Untuk melakukan ini, klik pada bar carian di bahagian atas LM Studio, yang mendorong anda untuk ‘Pilih model untuk dimuatkan’.
- Anda juga boleh menyemak imbas senarai LLM yang tersedia dengan mengklik gear Tetapan di sudut kanan bawah LM Studio. Dalam tetingkap yang muncul, pilih tab ‘Carian Model’ di sebelah kiri. Anda juga boleh terus mengakses tetingkap ini menggunakan pintasan papan kekunci Command + Shift + M.
Muat Turun Model:
- Dalam tetingkap Carian Model, anda akan melihat senarai komprehensif model AI yang tersedia untuk dimuat turun.
- Tetingkap di sebelah kanan memberikan maklumat terperinci tentang setiap model, termasuk penerangan ringkas dan had tokennya.
- Pilih LLM yang ingin anda gunakan, seperti DeepSeek, Llama Meta, Qwen, atau phi-4.
- Klik butang ‘Muat Turun’ di sudut kanan bawah untuk memulakan proses muat turun.
- Ambil perhatian bahawa walaupun anda boleh memuat turun berbilang LLM, LM Studio hanya boleh memuatkan dan menjalankan satu model pada satu masa.
Menggunakan LLM yang Dimuat Turun
Sebaik sahaja muat turun LLM selesai, tutup tetingkap Kawalan Misi LM Studio. Kemudian, klik pada bar carian atas dan muatkan LLM yang baru dimuat turun.
Apabila memuatkan model AI, LM Studio membolehkan anda mengkonfigurasi pelbagai tetapan, termasuk panjang konteks dan saiz kumpulan benang CPU. Jika anda tidak pasti tentang tetapan ini, anda boleh membiarkannya pada nilai lalai mereka.
Anda kini boleh mula berinteraksi dengan LLM dengan mengajukan soalan atau menggunakannya untuk pelbagai tugas.
LM Studio membolehkan anda mengekalkan berbilang sembang yang berasingan dengan LLM. Untuk memulakan perbualan baharu, klik ikon ‘+’ dalam bar alat di bahagian atas. Ciri ini amat berguna jika anda menggunakan LLM secara serentak untuk berbilang projek. Anda juga boleh membuat folder untuk menyusun sembang anda.
Mengurus Sumber Sistem
Jika anda bimbang tentang model AI yang menggunakan sumber sistem yang berlebihan, anda boleh melaraskan tetapan LM Studio untuk mengurangkan ini.
Akses tetapan LM Studio menggunakan pintasan papan kekunci Command + ,. Kemudian, pastikan tetapan ‘Panduan pemuatan model’ ditetapkan kepada ‘Ketat’. Tetapan ini akan menghalang LLM daripada membebankan Mac anda.
Anda boleh memantau penggunaan sumber LM Studio dan LLM yang dimuat turun di bar alat bawah. Jika penggunaan CPU atau memori terlalu tinggi, pertimbangkan untuk bertukar kepada model AI dengan kiraan parameter yang lebih rendah untuk mengurangkan penggunaan sumber.
Pertimbangan Prestasi
Prestasi LLM yang berjalan secara lokal boleh berbeza-beza bergantung pada beberapa faktor, termasuk spesifikasi perkakasan Mac, saiz LLM, dan kerumitan tugas yang sedang dilakukan.
Walaupun Mac silikon Apple yang lebih lama boleh menjalankan LLM dengan lancar, Mac yang lebih baharu dengan lebih banyak memori sistem dan pemproses yang berkuasa secara amnya akan memberikan prestasi yang lebih baik.
Pengurusan Storan
Untuk mengelakkan storan Mac anda daripada diisi dengan cepat, adalah penting untuk memadamkan mana-mana LLM yang tidak diingini selepas anda selesai bereksperimen dengannya. LLM boleh menjadi agak besar, jadi memuat turun berbilang model boleh menggunakan sejumlah besar ruang storan dengan cepat.
Melangkaui LM Studio: Meneroka Pilihan Lain
Walaupun LM Studio menyediakan cara yang mudah dan mesra pengguna untuk menjalankan LLM secara lokal, ia bukan satu-satunya pilihan yang tersedia. Alat dan rangka kerja lain, seperti llama.cpp, menawarkan ciri dan pilihan penyesuaian yang lebih maju. Walau bagaimanapun, pilihan ini biasanya memerlukan lebih banyak kepakaran teknikal untuk disediakan dan digunakan.
Masa Depan AI Lokal
Keupayaan untuk menjalankan LLM secara lokal bersedia untuk merevolusikan cara kita berinteraksi dengan AI. Memandangkan LLM menjadi lebih cekap dan mudah diakses, kita boleh menjangkakan untuk melihat percambahan aplikasi AI lokal yang memperkasakan pengguna dengan privasi, kawalan dan penyesuaian yang lebih besar.
Sama ada anda seorang individu yang mementingkan privasi, pembangun yang ingin bereksperimen dengan AI, atau seorang profesional yang ingin meningkatkan produktiviti anda, menjalankan LLM secara lokal pada Mac anda membuka dunia yang penuh dengan kemungkinan.