Trong thời đại số hóa, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên đám mây đã trở thành công cụ không thể thiếu. Tuy nhiên, tôi chưa bao giờ cảm thấy hoàn toàn thoải mái khi sử dụng chúng. Hầu hết các giải pháp này yêu cầu gửi dữ liệu cá nhân lên các máy chủ từ xa, đặt ra những lo ngại rõ ràng về quyền riêng tư và bảo mật. Bên cạnh đó, nhiều công cụ AI bị khóa sau các gói đăng ký đắt đỏ và người dùng có rất ít quyền kiểm soát cách chúng hoạt động. Với tốc độ phát triển chóng mặt của các mô hình AI cục bộ, tôi muốn tìm hiểu xem liệu việc tự host một LLM đã thực sự khả thi hay chưa. Có nhiều lý do hấp dẫn để thử nghiệm việc này, và sau khi quyết định tự cài đặt, tôi đã thực sự bất ngờ về kết quả.
Thông báo động từ Home Assistant được tạo bởi mô hình AI cục bộ, minh họa khả năng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
Ollama: Công Cụ Thiết Lập LLM Cục Bộ Dễ Dàng Đến Bất Ngờ
Đơn Giản Hóa Ngay Cả Với Người Mới Tự Host
Đối với thiết lập của mình, tôi đã chọn Ollama làm nền tảng cốt lõi để chạy các mô hình ngôn ngữ. Nếu bạn chưa từng nghe về nó, Ollama là một framework nhẹ, được thiết kế để giúp việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều. Nó quản lý toàn bộ quá trình, từ việc tải xuống các tệp mô hình cho đến thiết lập môi trường chạy và quản lý tài nguyên phần cứng.
Bạn có thể khởi động và vận hành các mô hình chỉ với vài lệnh terminal mà không cần phải xử lý thủ công tất cả các cấu hình backend phức tạp thường đi kèm với các LLM cục bộ. Ollama hoạt động hoàn toàn trên máy tính của bạn, đảm bảo các mô hình và dữ liệu của bạn luôn ở trạng thái cục bộ. Nó hỗ trợ hầu hết các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA và nhiều mô hình khác, thậm chí bạn có thể tải lên mô hình tùy chỉnh của riêng mình. Ollama cũng tự động xử lý các tối ưu hóa để đảm bảo các mô hình chạy hiệu quả nhất dựa trên cấu hình phần cứng của bạn.
Mặc dù Ollama không được container hóa theo mặc định, tôi đã chạy toàn bộ hệ thống bên trong Docker để giữ mọi thứ cô lập và dễ quản lý hơn. Điều này cũng giúp thiết lập trở nên di động và tránh được mọi xung đột với các phụ thuộc khác trên hệ thống của tôi. Về giao diện người dùng, tôi đã kết hợp Ollama với Open WebUI – một giao diện web mã nguồn mở kết nối trực tiếp với API của Ollama, cung cấp một giao diện chat sạch sẽ và trực quan để tương tác với các mô hình của bạn. Để có thể truy cập từ xa một cách an toàn, tôi đã cấu hình Ngrok, trong khi Open WebUI cũng xử lý xác thực cơ bản để bảo mật hệ thống.
Giao diện người dùng Open WebUI truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) qua nền tảng Ollama, đơn giản hóa việc quản lý và tương tác AI.
Hiệu Năng Vượt Trội Của LLM Trên Phần Cứng Cá Nhân
AI Cục Bộ Đã Mượt Mà Hơn Tôi Tưởng
Bước đầu tiên là chọn một mô hình phù hợp, và tôi đã quyết định sử dụng mô hình DeepSeek R1 với 7 tỷ tham số (7B parameter). Tôi đang chạy mọi thứ trên một chiếc MacBook Air với chip M1 và 16GB bộ nhớ hợp nhất. Rõ ràng đây không phải là một cỗ máy được xây dựng cho các tác vụ AI nặng, nhưng tôi đã vô cùng ngạc nhiên về khả năng xử lý của nó.
Miễn là tôi chỉ chạy duy nhất LLM, mọi thứ hoạt động hoàn toàn ổn định. Chỉ khi tôi cố gắng thực hiện các tác vụ khác trên Mac cùng lúc, mô hình mới bắt đầu chậm lại. Thành thật mà nói, tôi đã nghĩ rằng toàn bộ quá trình sẽ là một thảm họa. Chạy LLM là một trong những tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên nhất mà bạn có thể thực hiện trên phần cứng tiêu dùng. Nhưng nhờ việc chỉ sử dụng mô hình 7B, nó vẫn có thể quản lý được ngay cả trên chiếc MacBook của tôi.
Nói một cách đơn giản, 7B có nghĩa là mô hình có khoảng bảy tỷ tham số. Bạn có thể hình dung các tham số này như những cài đặt hoặc hướng dẫn nhỏ bên trong mô hình, giúp nó hiểu ngôn ngữ, tạo phản hồi hoặc giải quyết vấn đề. Mô hình càng có nhiều tham số, khả năng của nó càng tiên tiến, nhưng điều đó cũng có nghĩa là bạn cần phần cứng mạnh hơn để chạy nó. Bảy tỷ nghe có vẻ nhiều, nhưng nó được coi là một trong những mô hình nhẹ hơn, hiệu quả hơn mà vẫn hoạt động tốt cho các tác vụ hữu ích.
Ngay cả với những hạn chế đó, mô hình vẫn xử lý các yêu cầu đơn giản mà không gặp vấn đề gì. Tôi đã sử dụng nó để gỡ lỗi các đoạn mã cơ bản trong các chuyến bay và cho các tác vụ ngoại tuyến nhanh chóng. Nếu bạn có phần cứng mạnh hơn, bạn có thể vượt ra ngoài mô hình 7B và chạy các mô hình lớn hơn như 32B hoặc thậm chí 70B tham số, có khả năng xử lý các lời nhắc phức tạp hơn với lý luận và độ chính xác tốt hơn. Ngay cả với một thiết lập khiêm tốn, việc chạy LLM cục bộ hóa ra lại thực tế đến bất ngờ.
Thành phần bên trong hộp Home Assistant Voice PE, minh họa ứng dụng của LLM cục bộ trong việc điều khiển nhà thông minh thay thế các giải pháp đám mây.
LLM Cục Bộ Liệu Có Thay Thế Hoàn Toàn ChatGPT?
Những Khoảnh Khắc Vẫn Cần Đến Sức Mạnh Đám Mây
Mặc dù tôi rất thích thú với việc chạy LLM cục bộ, nhưng nó vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn các công cụ như ChatGPT đối với tôi. Tôi chủ yếu sử dụng thiết lập cục bộ cho các tác vụ nhẹ hoặc khi không có kết nối internet, ví dụ như khi đi du lịch. Đối với các sửa lỗi mã nhanh, bản nháp hoặc các lời nhắc đơn giản, mô hình 7B hoạt động khá tốt và thành thật mà nói, nó đủ dùng cho hầu hết các tác vụ liên quan đến LLM của tôi. Tuy nhiên, vẫn có những tình huống tôi cần hiệu suất, độ chính xác hoặc chuyên môn cao hơn mà các mô hình dựa trên đám mây cung cấp, và đó là lúc tôi quay lại ChatGPT hoặc các công cụ tương tự.
Ví dụ, tôi đã hỏi DeepSeek R1 về chiếc iPhone đầu tiên, và nó đã đưa ra một câu trả lời sai đến mức hài hước. Nó tuyên bố iPhone gốc ra mắt vào năm 1986, điều này rõ ràng là không chính xác, và tôi đã cười rất nhiều khi thử những câu hỏi tương tự.
Mô hình DeepSeek R1 chạy cục bộ trên MacBook Air cung cấp thông tin sai lệch về năm ra mắt iPhone đầu tiên, minh chứng hạn chế của một số LLM local.
Nếu bạn đang nghĩ đến việc chạy LLM trên Raspberry Pi hoặc các phần cứng có công suất thấp khác, bạn sẽ phải giảm kỳ vọng của mình đi rất nhiều. Trong những trường hợp đó, bạn có thể sẽ bị giới hạn ở các mô hình nhỏ hơn nhiều, với khoảng 1.5 tỷ tham số, chỉ có thể xử lý các truy vấn rất cơ bản.
Các mô hình đám mây như ChatGPT vẫn có lợi thế về khả năng thô. Chúng thường hỗ trợ các tính năng như tìm kiếm web và plugin, và dữ liệu kiến thức của chúng thường được cập nhật gần đây hơn. Trừ khi bạn có phần cứng mạnh mẽ để chạy các mô hình lớn hơn rất nhiều cục bộ, việc đạt được trải nghiệm tương tự vẫn chưa thực tế ở thời điểm hiện tại.
Mô hình Vicuna-7B chạy trên Samsung Galaxy S23 Ultra, minh họa tiềm năng và sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trên thiết bị di động.
Kết Luận
Tóm lại, trải nghiệm tự host mô hình AI cục bộ với Ollama đã mang lại những bất ngờ thú vị và nhiều lợi ích đáng kể, đặc biệt là về quyền riêng tư và khả năng kiểm soát. Nó chứng minh rằng việc chạy LLM trên phần cứng cá nhân đã trở nên thực tế và hiệu quả cho nhiều tác vụ hàng ngày, từ gỡ lỗi mã cho đến các công việc ngoại tuyến. Tuy nhiên, cũng cần nhận thức rõ những hạn chế của chúng khi so sánh với sức mạnh vượt trội và khả năng cập nhật của các mô hình AI đám mây như ChatGPT.
Mặc dù không thể thay thế hoàn toàn các giải pháp đám mây cho mọi nhu cầu, LLM cục bộ là một lựa chọn tuyệt vời cho những ai ưu tiên bảo mật dữ liệu và muốn có thêm quyền kiểm soát. Hãy thử nghiệm và khám phá tiềm năng của thế giới AI cục bộ, bạn có thể sẽ bất ngờ như tôi. Bạn có kinh nghiệm hay câu hỏi nào về việc tự host LLM không? Hãy để lại bình luận bên dưới hoặc tìm hiểu thêm các bài viết công nghệ chuyên sâu khác trên blogcongnghe.net!