在低 RAM PC 上本地運行 AI 應用程式：逐步指南

2024/10/09

今年無疑可以被稱為「人工智慧時代」。從我們的智慧型手機和個人電腦到工作場所，人工智慧的影響已經無所不在。儘管如此，由於特定的硬體先決條件，並非所有設備都能夠完全支援人工智慧功能。

如果您擁有一台不符合最新人工智慧要求的舊電腦，請不要擔心。在功能較弱的系統上仍然有多種選擇來使用這些先進技術。在本綜合指南中，我們將探討在低階 PC 上執行大型語言模型 (LLM) 是否可行，如果可行，哪些模型適合較舊的機器。

是否可以在 RAM 有限且硬體過時的 PC 上本地運行 AI？

大型語言模型 (LLM) 必須先安裝在您的裝置本機，然後才能執行。因此，他們通常需要強大的硬體和充足的 RAM 才能獲得最佳效能。然而，一些法學碩士可以在沒有嚴格硬體要求的情況下運行。

這個問題沒有一刀切的答案。硬體需求根據所使用的特定法學碩士而有所不同。雖然某些型號可能需要至少 8GB RAM，但其他型號可能需要多達 16GB。一般來說，法學碩士最適合在至少具有八核心 CPU 和強大的內建或專用圖形處理單元 (GPU) 的 PC 上使用。

如果您的電腦不符合流行的法學碩士的最低要求，但您仍然希望運行人工智慧工具，您有選擇。線上人工智慧聊天機器人可能是一個很好的解決方案。這些數位助理可以執行本地安裝的法學碩士的幾乎所有功能，無論您的設備規格如何，都可以為您提供強大的功能。

然而，本地聊天機器人確實有其優點，包括無需持續互聯網連接的功能以及更好地存取設備上儲存的資料。相比之下，線上解決方案依賴一致的網路存取。

到目前為止，我們已經確定了兩個可以在舊設備上高效運行的輕量級 LLM：DistilBERT 和 ALBERT。值得注意的是，雖然這些模型在各種任務中表現出色，但它們可能不適合高度複雜的問題。

DistilBERT 由 HuggingFace 開發，被宣傳為 BERT 的「更小、更快、更便宜」的替代品。其緊湊的尺寸使其能夠使用最少的內存進行操作，使其成為極其高效的輕量級法學碩士。

ALBERT 是另一個選項，其功能與 DistilBERT 類似，但採用不同的設計原則。此型號也適用於高階 PC，但足以滿足要求不高的任務。

如果您的電腦有 8GB RAM，GPT Neo 125M 版本也是一個選擇。這種開源模型提供了根據使用者偏好進行客製化的靈活性，並在效能和系統要求之間取得了平衡，通常匹配或超越 GPT-2 的功能。

每個法學碩士都有其獨特的安裝程序，因此不存在通用方法。在繼續下載和安裝之前，必須驗證您的硬體規格並確定相容的 LLM。然後，下載一個像Docker這樣的工具，它將使您能夠在隔離的環境中執行應用程式。

接下來，請造訪您選擇的LLM的官方網站，例如HuggingFace或GitHub，並嚴格遵守提供的安裝說明。此外，請為確保無縫操作所需的潛在軟體更新做好準備。