本地AI大模型 解鎖無網新體驗
你有沒有想過，在沒有網絡的情況下也能使用強大的人工智能助手？2024年，本地運作AI大模型的熱潮正在興起，讓人們可以随時随地享受AI帶來的魔力。
過去，我們使用AI助手都需要聯網，将資料傳輸到雲端進行處理。但現在，一些開發者和愛好者開始在本地電腦上運作AI大模型，這不僅能保護隐私，還能避免網絡延遲，響應速度更快。
本地運作大模型最大的好處就是無需聯網。想象一下，你正在乘坐飛機或火車，突然需要AI助手幫忙處理一些檔案或查找資訊，但周圍卻沒有網絡信号。有了本地大模型，你就能随時随地使用強大的AI功能了。
本地大模型多種玩法 随心所欲
本地運作AI大模型有多種方式，每一種都有自己的特點，适合不同的使用場景和需求。
最簡單的方式就是使用開源架構Ollama，在本地運作開源的大語言模型，比如LLaMA、Llama2等。這些模型雖然性能稍遜于商業模型，但完全免費開源，而且Ollama架構操作簡單，即使不是專業開發者也能快速上手。
另一種流行的做法是下載下傳預訓練的大模型，通過本地用戶端調用。目前已有不少公司群組織釋出了自己訓練的大模型，使用者隻需付費下載下傳，就能在本地電腦上自由使用。這種方式的好處是，模型性能較好，而且使用體驗接近線上服務。
如果你對現有模型不太滿意，還可以自行訓練定制化的大模型并在本地部署。通過收集特定領域的資料，訓練出專門的模型，能更好地滿足個性化需求。不過這需要一定的專業知識和硬體資源，門檻較高。
硬體實力決定大模型體驗
要在本地運作AI大模型，硬體配置是關鍵。一般來說，記憶體和顯示卡的性能越高，就能支援越大的模型，響應速度也會越快。
對于普通使用者來說，8GB記憶體基本就可以運作7B參數量的中型模型了。如果記憶體達到16GB，就能支援13B的大型模型，性能将有質的提升。如果你是重度使用者，或者需要同時運作多個模型，那就要考慮32GB甚至64GB的記憶體配置。
除了記憶體，顯示卡也是很重要的一環。目前，Nvidia的GPU顯示卡是最佳選擇，能夠大幅提升AI模型的運算能力。如果你的電腦有獨立顯示卡，例如GeForce RTX 3060或更高端，那基本上就能流暢運作主流大模型了。
對于蘋果使用者來說，M系列晶片也是不錯的選擇。蘋果M1和M2晶片的算力相當強勁，足以驅動中型AI模型。而最新的M2 Pro/Max和M2 Ultra，其性能已經超過了很多獨立顯示卡，完全能夠滿足運作大型模型的需求。
硬體配置越高，成本也就越高。不過好在現在已經有不少廉價的硬體方案，例如采用AMD的CPU+GPU解決方案，價格相對較低，但性能也相當不錯，是很多發燒友和學生黨的首選。