Yerel bir yapay zeka modeli yalnızca iş akışınıza uygunsa kullanışlıdır
Yerel yapay zeka modeli, her istem için bir bulut sağlayıcıya bağlı olmak yerine kendi bilgisayarınızda veya özel sunucunuzda çalışan herhangi bir yapay zeka modelidir. Bu site için en önemli örnekler yerel LLM'ler, kodlama modelleri, vizyon dili modelleri, yerleştirme modelleri ve Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX gibi araçlar veya benzer çalışma zamanları aracılığıyla çalışabilen küçük göreve özgü modellerdir.
En iyi yerel yapay zeka modeli, liderlik tablosundaki en büyük model değildir. Donanımınıza uygun, gerçekte sahip olduğunuz göreve cevap veren, kullanılabilir hızda çalışan, kabul edebileceğiniz bir lisans kullanan modeldir. VRAM'ye tam olarak uyan küçük bir model, ağır CPU boşaltma gerektiren ve günlük işler için çok yavaş yanıt veren ünlü daha büyük bir modelden daha kullanışlı olabilir.
Model türlerini ayırarak başlayın
Metin Yüksek Lisansı sohbet, yazma, özetleme, kodlama yardımı ve muhakeme için kullanılır. Görüş modelleri; görüntü anlayışı, ekran görüntüleri, grafikler veya belge görüntüleri ekler. Gömme modelleri, metni arama ve RAG için vektörlere dönüştürür. Bazı yerel yapay zeka kurulumları bu üçünü birleştirir: erişim için bir yerleştirme modeli, yanıtlar için bir metin modeli ve görüntü girişi için bir görme modeli.
Bu önemlidir çünkü donanım gereksinimleri farklıdır. Salt metinden oluşan bir 7B GGUF modeli, mütevazı bir GPU üzerinde rahatça çalışabilir. Bir görüntü modeli, görüntü kodlayıcı için ekstra belleğe ihtiyaç duyabilir. Bir gömme modeli CPU kullanımı için yeterince küçük ve hızlı olabilir. İyi bir öneri aracı, modelleri sıralamadan önce kullanım durumu hakkında sorular sormalıdır.
Donanım uyumu popülerlikten önce gelir
İndirmeler ve beğenmeler yararlı sinyallerdir ancak bir modelin makinenizde iyi çalışacağını kanıtlamazlar. VRAM, sistem RAM, birleşik bellek, CPU hız, bellek bant genişliği, niceleme, bağlam uzunluğu ve çalışma zamanı ek yükünün tümü yanıtı değiştirir. Bir 12GB GPU, bir 24GB GPU ve bir 64GB Apple Silicon Mac aynı varsayılan öneriyi almamalıdır.
Çoğu kullanıcı için ilk filtre, modelin rahatsız edici bellek baskısı olmadan çalışıp çalışamayacağı olmalıdır. İkinci filtre göreve uygun olmalıdır. Ancak o zaman popülerlik, kıyaslama gücü ve topluluk ilgisi sıralamayı etkilemelidir. Bu, teoride iyi görünen ancak yerel kullanımda sinir bozucu olan bir modelin tavsiye edilmesini önler.
Niceleme ve dosya formatı pratik indirmeye karar verir
Birçok yerel kullanıcı, llama.cpp tarzı çalışma zamanları tarafından geniş çapta desteklendiğinden ve Hugging Face üzerinde sıklıkla göründüğünden, GGUF dosyalarını indirir. Q4 sürümleri daha fazla cihaza uyar. Q5 ve Q6, hafıza izin verdiğinde genellikle daha iyi günlük değiş tokuşlardır. Q8 daha fazla bellek kullanır ancak daha fazla hassasiyet sağlar. Doğru cevap genellikle yalnızca bir model aile adı değil, belirli bir dosya çeşididir.
Ollama ve LM Studio iş akışını kolaylaştırır ancak boyut ve uyumu anlama ihtiyacını ortadan kaldırmaz. İndirmeden önce kullanıcılar model kartını, lisansı, parametre boyutunu, nicelemeyi, dosya boyutunu ve araç uyumluluğunu kontrol etmelidir. Local LLM, kullanıcının herhangi bir şey yüklemeden önce kaynağı inceleyebilmesi için doğrudan Hugging Face sayfasına bağlanmalıdır.
Basit bir karar tablosu
Özel yazma ve genel sohbet için hafızanıza tam olarak uyan ve hızlı yanıt veren kararlı bir öğretim modeli seçin. Kodlama için, dosyalar ve hata günlükleri için yeterli bağlama sahip, kodlaması ayarlanmış bir modeli tercih edin. Görüntü görevleri için yüksek puanlı salt metin modeli yerine gerçek bir çok modlu model seçin. Arama ve RAG için küçük bir yerleştirme modeli ekleyin ve oluşturma modelini ayrı tutun.
Cihazınızda 6GB ila 8 GB VRAM varsa, küçük ve muhafazakar başlayın. 12GB ila 24GB VRAM varsa, 7B ile 14B modellerini karşılaştırın ve daha güçlü nicemleme yapın. 64GB veya daha fazla birleşik belleğiniz varsa, daha büyük yerel modeller gerçekçi hale gelir, ancak yine de işletim sistemi, KV cache, araçlar ve tarayıcı sekmeleri için alana ihtiyacınız vardır.
SSS
En iyi yerel yapay zeka modeli nedir? Tek bir kazanan yok. En iyi model, donanımınıza, görevinize, gizlilik ihtiyaçlarınıza, çalışma zamanınıza ve niceleme seçiminize bağlıdır.
Yerel yapay zeka modelleri özel mi? İstemler makinenizde kalabileceği için daha özel olabilirler ancak yine de model kaynağına, lisansa ve yerel sunucu ayarlarına güvenmeniz gerekir.
Yeni başlayanlar Ollama veya LM Studio kullanmalı mı? Her ikisi de iyi bir başlangıç noktası olabilir. LM Studio modellere göz atmak ve indirmek için kullanışlıdır; Ollama ise basit komut satırı ve API iş akışları için popülerdir.
Şu anda nasıl seçim yapmalıyım? VRAM, RAM, işletim sisteminizi, görevinizi ve tercihinizi Local LLM alanına girin ve indirmeden önce uyumlu model çeşitlerini karşılaştırın.