Generativní umělá inteligence: Nová éra na domácích počítačích
Generativní umělá inteligence se přesunula z datových center do domácích počítačů. S grafickou kartou Nvidia RTX a několika specializovanými nástroji je nyní možné provozovat jazykové modely a generátory obrázků lokálně, což umožňuje práci s texty, dokumenty a grafickými projekty bez nutnosti připojení k cloudu, a zajišťuje tak větší soukromí a kontrolu nad daty.
V určitém okamžiku jsme přestali sledovat, kolik megapixelů má fotoaparát v telefonu, a začali jsme se ptát, kolik operací za sekundu dokáže grafická karta v počítači. Tato změna se odehrála téměř neslyšně a je podmíněna generativní umělou inteligencí.
Lokální AI: Možnosti a konfigurace
Abychom osvětlili, co opravdu znamená „dělat AI“ lokálně, sestavili jsme počítač, který je potenciálně dostupný pro každého, kdo je ochoten investovat do kvalitních komponentů. Srdcem sestavy je procesor Intel Core Ultra 9 285k, doplněný grafickou kartou Nvidia RTX 5080 Founders Edition.
Jedná se o klasický počítač, který by si vášnivý hráč vybral pro maximální grafické nastavení. Ale nyní, s touto konfigurací, se děje něco jiného: stejná síla, která zvládá hraní her ve 4K, se používá také pro provozování jazykových modelů a generátorů obrázků přímo na našich domácích počítačích.
Trénink vs. inference: Kde začíná „lokální“
Existuje základní nedorozumění ohledně umělé inteligence. Fáze, která vyžaduje měsíce výpočtů, astronomické účty za elektřinu a haly plné serverů, se nazývá trénink. Zde se model učí z terabajtů textu a obrazů. To nikdo nedělá v obýváku.
Co však můžeme dělat doma, je inference. To je okamžik, kdy model, již proškolený někým jiným, přijme prompt, tedy dotaz, a generuje odpověď. Může to být e-mail, shrnutí, scénář nebo ilustrace. Je to okamžik, kdy AI přestává studovat a začíná pracovat.
Úspory a rychlost při práci s AI
Přenos inference na lokální úroveň znamená, že tato část práce probíhá přímo na vlastním počítači. Model nežije v cloudu, ale na pevném disku, a zejména text, který mu poskytneme, nikdy neopouští stroj. Kdykoli požádáme jazykový model o shrnutí smlouvy nebo komentář kódu, provádí to na našem počítači, nikoli na vzdáleném serveru.
Výhody jsou zřejmé: žádná závislost na připojení, žádné rostoucí předplatné s počtem požadavků, žádné nejistoty ohledně umístění dat. A především minimální latence: mezi dotazem a odpovědí není doba potřebná na přenos dat přes internet, ale pouze síla našeho grafického procesoru.
LM Studio: Chatbot na vašem počítači
V tomto scénáři je LM Studio jakýmsi lidským obličejem revoluce. Je to aplikace pro Windows, která uživatelům umožňuje snadno komunikovat s jazykovými modely. Uživatel si zvolí, s jakým modelem chce pracovat.
Tato aplikace využívá knihovnu llama.cpp, která umožňuje efektivní provoz jazykových modelů na CPU a GPU. Modely jsou konvertovány do formátu GGUF, který je optimalizován pro lokální použití.
Objevování dokumentů
Opravdový zlom nastává, když přestaneme klást modelu obecné dotazy a začneme mu předkládat naše osobní dokumenty. V LM Studio stačí kliknout na „+“ vedle promptu, abychom připojili dokument k rozhovoru. Od této chvíle model zohlední i tento obsah jako část kontextu.
Lokální AI umožňuje dosáhnout úžasné efektivity, neboť nyní můžeme požádat model, aby analyzoval a sumarizoval interní zprávy nebo další související materiály bez toho, aby něco opustilo náš počítač.
Budoucnost cloudových služeb
Cloudové služby nezmizí. Zůstávají zásadní pro trénink, pro větší modely a pro služby, které musí být k dispozici na jakémkoli zařízení kdykoli. Ale s počítačovými konfiguracemi, jako je ta, kterou jsme popisovali, se linie posouvá. Mnoho dnešních operací může pohodlně zůstat doma.
Inference na lokální úrovni s grafickou kartou Nvidia RTX není koncem AI v cloudu, ale začátkem něčeho mnohem osobnějšího. Počítač přestává být terminálem a znovu se stává tím, čím býval na samém začátku: kalkulačním strojem, který slouží nám a který nepotřebuje žádnou pomoc k vykonání své práce.
