قد لا يفضل الجميع الدفع مقابل اشتراك في الذكاء الاصطناعي، ومع ارتفاع تكاليف اشتراكات الذكاء الاصطناعي، قد لا تكون فكرة جيدة في المقام الأول. إذا اشتريت اشتراكًا سنويًا في Perplexity، فقد تم الكذب عليك، ودفع 20 دولارًا شهريًا مقابل أي اشتراك في الذكاء الاصطناعي سيتراكم بسرعة.
مع ازدياد شعبية النماذج الكمية، هناك فرصة جيدة جدًا لتشغيل الذكاء الاصطناعي القوي محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. لحسن الحظ، هناك الكثير من الأدوات المجانية التي تتيح لك تشغيل الكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية مباشرة على جهازك دون الحاجة إلى أي اشتراكات.
روابط سريعة
Ollama
قم بالتثبيت مرة واحدة، واسحب النماذج كحزم
إذا كنت مرتاحًا لسطر الأوامر، فإن Ollama هو أسرع طريقة لتشغيل نموذج لغوي كبير (LLM) محليًا. قم بتثبيته، وافتح جهازك الطرفي، واكتب ollama run [اسم النموذج] وسيكون لديك ذكاء اصطناعي محلي يعمل في نافذة الجهاز الطرفي. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تشغيل نموذج Llama 3 مفتوح المصدر من Meta، فاستخدم هذا الأمر:
ollama run llama3
تم تصميم Ollama مع وضع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في الاعتبار، وهذه هي طريقة عمله. يقوم بتشغيل واجهة برمجة تطبيقات REST محلية على جهازك متوافقة مع تنسيق OpenAI. هذا يعني أنه يمكن توجيه أي تطبيق أو برنامج نصي قمت بإنشائه لـ ChatGPT إلى النموذج المحلي الخاص بك مع الحد الأدنى من تغييرات التعليمات البرمجية. يقوم بإعداد نفسه كبنية تحتية كاملة، وليس مجرد روبوت محادثة، وهذا أحد الأسباب التي تجعله شائعًا بين المطورين.
يدعم التطبيق أكثر من 30 نموذجًا مُحسّنًا خارج الصندوق، بما في ذلك Llama 3 و DeepSeek و Mistral و Phi-3. يعمل على [Windows] و [macOS] و [Linux]، ويستخدم الحد الأدنى فقط من ذاكرة النظام مقارنة بالأدوات الأخرى. العيب الوحيد هو أنه لا يأتي بواجهة رسومية، لذلك إذا كان الجهاز الطرفي يجعلك متوترًا، فسيتعين عليك تجربة خيارات أخرى.
LM Studio
قم بتنزيل وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل التطبيقات على هاتفك
إذا كنت تفضل العمل بواجهة رسومية، فإن LM Studio يُعدّ من أسهل التطبيقات استخدامًا. فهو يوفر واجهة سطح مكتب تُمكّنك من استعراض Hugging Face مباشرةً، وتنزيل النماذج الكمية، وتعديل إعدادات النظام دون الحاجة إلى ملف تهيئة.
كما يتميز بميزات مثل تشغيل الخادم بدون واجهة رسومية، وطلبات الاستدلال المتوازية مع التجميع المستمر، وواجهة برمجة تطبيقات REST جديدة ذات حالة مع دعم خادم MCP محلي. أما للاستخدام اليومي، فتبقى ميزة اكتشاف النماذج هي الأبرز.
يمكنك البحث عن النماذج ومقارنتها وتنزيلها مُصنّفة حسب الحجم والأداء والتوافق دون مغادرة واجهة التطبيق. يتضمن LM Studio أيضًا خادمًا محليًا يُتيح واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI على جهازك، ما يجعله يعمل كخادم خلفي لأدوات أخرى. يدعم التطبيق وحدات معالجة الرسومات من Nvidia وApple Silicon، ويتضمن خاصية قياس الأداء المدمجة لمقارنة أداء النماذج المختلفة على جهازك. أما عيبه فهو أنه تطبيق مبني على Electron، ما يعني استهلاكه المزيد من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) بالإضافة إلى استهلاك النموذج للموارد.
GPT4All
أسهل نقطة بداية لنماذج اللغات الكبيرة غير المتصلة بالإنترنت
GPT4All هو خيار سهل آخر لتشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك بسرعة. إذا لم يسبق لك تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي محليًا وكانت الفكرة تبدو مخيفة بالنسبة لك (مقارنة نماذج متعددة على Hugging Face يمكن أن تفعل ذلك)، فهذا هو المكان الذي تبدأ منه. قم بتنزيل التطبيق، وافتحه، واختر نموذجًا من القائمة المدمجة، وابدأ الدردشة على الفور.
الميزة البارزة هنا هي LocalDocs، وهو نظام RAG (جيل معزز بالاسترجاع) مدمج. وجّهه إلى مجلد يحتوي على ملفات PDF أو ملفات نصية أو مستندات Markdown، وسيقوم بفهرسة كل شيء تلقائيًا. عندما تطرح سؤالاً، يسحب النموذج مقاطع ذات صلة من ملفاتك بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب الخاصة به.
يعمل GPT4All أيضًا بشكل جيد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) وحدها، مما يجعله مثاليًا لأجهزة الكمبيوتر المحمولة أو الأجهزة القديمة التي لا تملك بالضرورة الأجهزة القوية المطلوبة لنماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر. وهو متوفر على أنظمة Windows و macOS و Linux. ومع ذلك، ما تحصل عليه من سهولة الاستخدام، تتخلى عنه في المرونة – لا توجد سيطرة دقيقة على نوافذ السياق وإعدادات التكميم التي توفرها Ollama و LM Studio.
Jan
يجلب Jan تجربة ChatGPT إلى سطح المكتب الخاص بك
يتبع Jan نهجًا مختلفًا عن الأدوات الأخرى، فبدلًا من أن يكون مجرد مشغل لنماذج اللغات الكبيرة (LLM)، يهدف إلى أن يكون منصة مساعدة كاملة غير متصلة بالإنترنت مع واجهة نظيفة تشبه ChatGPT. إنه مفتوح المصدر بالكامل ومصمم من الألف إلى الياء مع مراعاة الخصوصية، لذلك على الرغم من أنك تحصل على ما يبدو وكأنه منتج نهائي، إلا أن بياناتك آمنة.
الإعداد بسيط للغاية أيضًا: قم بتنزيل Jan، واختر نموذجًا يناسب جهازك (يساعدك التطبيق في الاختيار إذا لم تتمكن من اتخاذ قرار)، وابدأ الدردشة. كما أنه يتكامل مباشرة مع Hugging Face، بحيث يمكنك تصفح وتنزيل نماذج مثل Qwen و Llama و Mistral مباشرة من واجهة المستخدم. تمامًا مثل Ollama و LM Studio، يقوم Jan أيضًا بإعداد خادم API محلي على المنفذ 1337 يحاكي واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، مما يتيح لك توصيله بـ VS Code لـ إنشاء مساعد ترميز محلي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، أو التكامل مع البرامج النصية المخصصة، أو أي شيء آخر يعمل عبر HTTP.
يعمل البرنامج دون اتصال بالإنترنت بمجرد تنزيل النموذج. كما أنه يدعم Windows و macOS و Linux، ويعمل على محرك عالمي يسمى Cortex. إذا كنت تريد أقرب تجربة إلى ChatGPT دون استخدامه فعليًا، فإن Jan هو خيار قوي جدًا.
تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا أسهل من أي وقت مضى
النماذج الكمية تجعل من الممكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على أجهزة متواضعة، وهناك الكثير من التطبيقات التي تتيح لك الاستمتاع بالذكاء الاصطناعي محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. ومع ذلك، ستحتاج إلى تلبية بعض متطلبات الأجهزة لتشغيل هذه النماذج بشكل صحيح.
بشكل عام، ستة غيغابايت من الذاكرة ووحدة معالجة مركزية حديثة ستفي بالغرض. ولكن بالنسبة للنماذج الأكبر وتجربة أفضل، يوصى بأن تهدف إلى الحصول على ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 16 جيجابايت، ووحدة معالجة رسومات مخصصة (GPU) بذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) بسعة 8 جيجابايت على الأقل، ومحرك أقراص ذي حالة صلبة (SSD) لتخزين النماذج والبيانات.
أصبح الدفع مقابل اشتراكات الذكاء الاصطناعي الآن خيارًا وليس ضرورة. سواء كنت مطورًا يريد التحكم في واجهة برمجة التطبيقات، أو مستخدمًا واعيًا للخصوصية لا يريد أن تغادر البيانات جهازه، أو شخصًا يريد فقط التجربة دون الدفع مقابل اشتراك، فهناك تطبيق يتيح لك استخدام الذكاء الاصطناعي المحلي بطريقة تناسب احتياجاتك.
