روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في المنزل مع Ollama 🚀 5 فوائد مذهلة.

الاستنتاجات الرئيسية

• من خلال تشغيل روبوت الذكاء الاصطناعي المحلي، يمكنك الحصول على خصوصية البيانات وفوائد الاستخدام دون اتصال بالإنترنت. 🤖
• عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة، ضع في اعتبارك المعلمات والرموز وحجم مجموعة البيانات.
• قم بتثبيت Ollama لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على جهازك وتجربة نماذج مختلفة بسهولة. 🛠️

يمكنك إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي دون أن تكون خبيرًا في التكنولوجيا! باستخدام Ollama، يمكن لأي شخص تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لتلبية احتياجاته. إنه سهل الاستخدام، ويعمل تلقائيًا الجهاز ويسمح لك بإنشاء حلول أكثر ذكاءً وتخصيصًا، لا يتطلب أي برمجة! 🌟

لماذا تشغيل بوت محلي؟

سواء كنت منغمسًا تمامًا في ضجيج الذكاء الاصطناعي أو تعتقد أن الأمر كله مجرد قصة طويلة، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وClaude موجودة لتبقى. تشغيل روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي العروض المحلية لها فوائد ملموسة:

• خصوصية البيانات: الى إدارة روبوت المحادثة محليًا، يمكنك الاحتفاظ ببياناتك على جهازك. وهذا يعني أن معلوماتك الخاصة لا يتم إرسالها إلى خوادم خارجية أو السحابة.
• الاستخدام دون اتصال بالإنترنت: Utilizar un chatbot de IA local te permite acceder a él sin conexión إلى الإنترنت, lo cual es muy útil si tu conexión es limitada o poco confiable. 🛡️
• التخصيص: يمكنك تخصيصه وفقًا لاحتياجاتك المحددة أو دمجه مع مجموعات بيانات محددة، مما يساعد في جعل برنامج المحادثة الآلي مناسبًا لاحتياجاتك. 💡
• كفاءة التكلفة: تفرض العديد من خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة رسومًا مقابل استخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها أو لديها رسوم اشتراك. إن تشغيل نموذج محليًا مجاني. 💸
• انخفاض زمن الوصول: مع وجود نموذج الذكاء الاصطناعي المحلي، ليست هناك حاجة لتقديم طلبات إلى خوادم خارجية. يمكن أن يؤدي هذا إلى تسريع وقت استجابة روبوت المحادثة بشكل كبير، مما يوفر تجربة أكثر سلاسة ومتعة. ⏱️
• التجريب والتعلم: يتيح لك تشغيل روبوت محادثة محلي مزيدًا من الحرية لتجربة الإعدادات أو ضبط النموذج أو اختبار إصدارات مختلفة من الذكاء الاصطناعي. وهذا مثالي للمطورين والمتحمسين الذين يريدون الحصول على خبرة عملية في استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. 🔍

اعتبارات رئيسية عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة

يمكن أن يكون نموذج لغة الذكاء الاصطناعي الكبير (LLM)، كبيرًا كان أم صغيرًا، مستهلكًا للموارد. إنها تتطلب في كثير من الأحيان أجهزة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للقيام بالعمل الشاق، وكمية كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) لحفظ النماذج في الذاكرة، وتخزين كبير لمجموعات البيانات المتنامية.

المعلمات هي القيم التي يقوم النموذج بتعديلها أثناء التدريب. تؤدي المعلمات الأكثر إلى فهم أفضل للغة، ولكن النماذج الأكبر تتطلب المزيد من الموارد والوقت. بالنسبة للمهام الأكثر بساطة، قد تكون النماذج ذات المعلمات الأقل، مثل 2 مليار أو 8 مليار، كافية وأسرع للتدريب.

الرموز هي أجزاء من النص التي يقوم النموذج بمعالجتها. يؤثر حد رمز النموذج على كمية النص التي يمكنه التعامل معها مرة واحدة، لذا فإن السعات الأكبر تسمح بفهم أفضل للمدخلات المعقدة.

وأخيرًا، حجم مجموعة البيانات مهم. يتم تدريب مجموعات البيانات الأصغر والأكثر تحديدًا - مثل تلك المستخدمة في روبوتات خدمة العملاء - بشكل أسرع. تتطلب مجموعات البيانات الأكبر حجمًا، على الرغم من كونها أكثر تعقيدًا، مزيدًا من الوقت للتدريب. غالبًا ما يكون ضبط النماذج المدربة مسبقًا باستخدام بيانات متخصصة أكثر كفاءة من البدء من الصفر.

كيفية إعداد وتشغيل Ollama

Ollama عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام تتيح لك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. إليك كيفية التثبيت والبدء:

تثبيت أولاما

يمكنك تثبيت Ollama على Linux وmacOS وWindows.

بالنسبة لنظامي التشغيل macOS وWindows، تنزيل برنامج التثبيت من موقع Ollama واتبع خطوات التثبيت مثل أي تطبيق آخر.

على Linux، افتح المحطة الطرفية وقم بتشغيل:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | ش

بمجرد التثبيت، ستكون جاهزًا لبدء تجربة روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في المنزل.

تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي Ollama الأول الخاص بك

بمجرد تثبيت Ollama، افتح المحطة الطرفية على Linux أو macOS، أو PowerShell على Windows. للبدء، سنقوم بتشغيل برنامج LLM الشهير الذي طورته Meta والذي يسمى Llama 3.1:

أولاما ران لاما 3.1

نظرًا لأن هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها Ollama، فسوف يبحث عن طراز llama 3.1 ويقوم بتثبيته تلقائيًا، ثم يطالبك ببدء طرح الأسئلة. 🗣️

تشغيل نماذج أخرى

في حين أن Llama 3.1 هو النموذج المفضل لمعظم الأشخاص الذين يبدأون للتو في استخدام Ollama، فهناك نماذج أخرى يمكنك تجربتها. إذا وجدت نموذجًا تعتقد أنه قد يناسبك وأجهزتك واحتياجاتك المحددة، فما عليك سوى تشغيل نفس الأمر الذي فعلته لـ Llama 3.1، على سبيل المثال، إذا كنت تريد تنزيل Phi 3:

أولاما ران في 3

كما في السابق، إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها النموذج، فسوف يقوم Ollama تلقائيًا بالبحث عنه وتثبيته وتشغيله. ⚙️

أوامر أخرى قد ترغب في معرفتها

يحتوي Ollama على العديد من الأوامر الإضافية التي يمكنك استخدامها، ولكن إليك بعض الأوامر التي نعتقد أنها ستجدها مثيرة للاهتمام:

• • تستهلك النماذج مساحة كبيرة من القرص. لتحرير مساحة، احذف القوالب غير المستخدمة باستخدام:

اسم طراز ollama rm

• • لعرض القوالب التي قمت بتنزيلها بالفعل، قم بتشغيل:

قائمة أولما

• • لمعرفة النماذج التي تعمل و استهلاك الموارد، الاستخدامات:

أولام بي إس

• • إذا كنت تريد إيقاف النموذج لتحرير الموارد، استخدم:

توقف أولاما

• • إذا كنت تريد رؤية بقية أوامر Ollama، قم بتشغيل:

ollama --مساعدة

أشياء يمكنك تجربتها

إذا كنت مترددًا في تجربة روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بسبب المخاوف بشأن الأمن أو الخصوصيةلقد حان الوقت لاتخاذ هذه الخطوة! وفيما يلي بعض الأفكار لمساعدتك على البدء:

• إنشاء قائمة بالمهام التي يجب القيام بها: اطلب من أولاما إنشاء قائمة بالمهام التي يجب القيام بها لهذا اليوم. ✔️
• تخطيط وجبة الغداء للأسبوع: هل تحتاج إلى مساعدة في التخطيط لوجباتك؟ اسأل أولاما. 🍽️
• تلخيص المقال: هل وقتك ضيق؟ ألصق مقالاً في Ollama واطلب ملخصًا له. 📄

لا تتردد في التجربة واكتشاف كيف يمكن أن يساعدك Ollama في حل المشكلات أو الإبداع أو المهام اليومية. 🚀

أهنئك على إعداد روبوت المحادثة الذكي الخاص بك في المنزل! لقد اتخذت خطواتك الأولى في عالم الذكاء الاصطناعي المثير، حيث قمت بإنشاء أداة قوية مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتك المحددة. من خلال تشغيل النموذج محليًا، فإنك تضمن خصوصية أكبر واستجابات أسرع وحرية ضبط الذكاء الاصطناعي للمهام المخصصة. 🌟