把你的資料傳送到別人的雲上執行人工智慧模型，感覺就像把家裡的鑰匙交給了一個陌生人。你總是有可能在回家後發現他們帶著你所有的貴重物品潛逃了，或者留下一個大爛攤子讓你收拾（當然，費用由你承擔）。或者他們換了門鎖，現在你甚至都進不去了，那該怎麼辦？
如果你想對人工智慧有更多的控制權或更放心，那麼解決方案可能就在你的眼皮底下：在本地部署人工智慧模型。是的，在你自己的硬體上，在你自己的屋簷下（物理或虛擬）。這有點像決定在家裡烹飪自己喜歡的菜餚，而不是叫外賣。你對菜餚的成分了如指掌；你可以對菜譜進行微調，想吃什麼時候吃都可以–不用依賴別人來做。
在本教學指南中，我們將詳細介紹本地人工智慧部署為何能改變您的工作方式、您需要哪些硬體和軟體、如何一步步實現部署，以及保持一切順利執行的最佳實踐。讓我們深入探討，讓您按照自己的方式執行人工智慧。
什麼是本地部署人工智慧（以及為什麼你應該關注它）
本地部署人工智慧是指直接在您擁有或完全控制的裝置上執行機器學習模型。您可以使用帶有合適 GPU 的家用工作站、辦公室裡的專用伺服器，甚至是租用的裸機（如果更適合您的話）。
這有什麼關係？幾個重要原因
- 隱私和資料控制：無需將敏感資訊傳送到第三方伺服器。金鑰由您掌握。
- 更快的響應時間：您的資料永遠不會離開您的網路，因此您可以跳過到雲端的往返過程。
- 自定義：您可以根據需要對模型進行調整、微調，甚至重新架構。
- 可靠性：避免雲人工智慧提供商規定的停機時間或使用限制。
當然，自己部署人工智慧意味著你要管理自己的基礎設施、更新和潛在的修復。但是，如果你想確保你的人工智慧真正屬於你自己，本地部署將改變遊戲規則。
| 優點 | 缺點 |
|---|---|
| 安全性和資料隱私：您不會將專有資料傳送到外部 API。對於處理使用者資訊或內部分析的小型企業來說，這是合規性和安心的重要優勢。 | 初始硬體成本：高效能 GPU 和充足記憶體價格不菲，對於小型企業可能佔用較大預算。 |
| 控制和定製：您可以自由選擇模型、定製超引數並嘗試不同框架，不受供應商限制或強制更新的束縛。 | 維護開銷：需要自行處理作業系統更新、框架升級和安全補丁，或額外僱人維護。 |
| 效能和速度：在即時服務（如線上聊天機器人或即時內容生成）中，本地部署可消除延遲，且可針對模型需求最佳化硬體。 | 需要專業知識：排查驅動問題、配置環境變數和最佳化 GPU 使用對 AI 或系統管理新手較為棘手。 |
| 潛在的長期成本降低：對於大規模 AI 任務，雲端使用費快速累積，擁有自有硬體從長遠看可能更具價效比。 | 能耗和散熱：大模型執行時功耗較高，若 24 小時全天候執行，需要考慮電費和機房通風散熱問題。 |
評估硬體要求
正確進行物理設定是成功本地部署人工智慧的最大步驟之一。您可不想在投入時間（和金錢）配置人工智慧模型後，卻發現 GPU 無法處理負載或伺服器過熱。
因此，在您深入瞭解安裝和模型微調的細節之前，不妨先弄清楚您到底需要什麼樣的硬體。
為什麼硬體對本地人工智慧很重要
在本地部署人工智慧時，效能主要取決於硬體的強大（和相容）程度。強大的 CPU 可以管理較簡單的任務或較小的機器學習模型，但較深的模型通常需要 GPU 加速來處理高強度的平行計算。如果你的硬體效能不足，你將會看到緩慢的推理時間、不穩定的效能，或者你可能完全無法載入大型模型。
但這並不意味著您需要一臺超級計算機。許多現代中端 GPU 都能處理中等規模的人工智慧任務，關鍵是要根據預算和使用模式來匹配模型的需求。
主要考慮因素
1. CPU與GPU
一些人工智慧操作（如基本分類或較小的語言模型查詢）可以單獨在堅固的 CPU 上執行。但是，如果您需要即時聊天介面、文字生成或影像合成，GPU 幾乎是必不可少的。
2. 記憶體（RAM）和儲存
大型語言模型可輕鬆佔用數十GB的記憶體。在中等使用情況下，系統記憶體應為 16GB 或 32GB。如果計劃載入多個模型或訓練新模型，64GB 以上的記憶體可能更有優勢。
此外，還強烈建議使用固態硬碟，因為從旋轉的硬碟載入模型會減慢速度。512GB 或更大容量的固態硬碟很常見，這取決於您要儲存多少模型檢查點。
3. 伺服器與工作站
如果你只是在做實驗，或者只是偶爾需要人工智慧，一臺功能強大的桌上型電腦可能就能滿足你的需求。插入一箇中端 GPU 就可以了。如果需要 24/7 全天候正常執行，可以考慮使用專用伺服器，配備適當的冷卻系統和冗餘電源，並可能使用 ECC（糾錯）記憶體來提高穩定性。
4. 混合雲方法
並不是每個人都有足夠的物理空間或意願來管理嘈雜的 GPU 裝置。您仍然可以 “本地化”，向支援 GPU 硬體的託管服務提供商租用或購買專用伺服器。這樣，您就可以完全控制您的環境，而無需實際維護伺服器。
| 考慮因素 | 關鍵要點 |
|---|---|
| CPU vs. GPU | CPU 適用於輕量任務，但即時或重度 AI 計算離不開 GPU。 |
| 記憶體和儲存 | 16–32 GB RAM 是基本配置；SSD 對於速度和效率必不可少。 |
| 伺服器 vs. 工作站 | 桌上型電腦可滿足輕量使用需求；若追求高可用性和可靠性，建議使用伺服器。 |
| 混合雲方案 | 若空間、噪音或硬體管理成問題，可租用 GPU 雲伺服器。 |
將所有內容整合在一起
考慮一下您將如何大量使用人工智慧。如果您發現自己的模型經常處於執行狀態（如全職聊天機器人或用於營銷的日常影像生成），則應投資購買強大的 GPU 和足夠的 RAM，以保證一切順利執行。如果您的需求更多是探索性或輕度使用，那麼標準工作站中的中級 GPU 顯示卡既能提供不錯的效能，又不會破壞您的預算。
歸根結底，硬體決定了你的人工智慧體驗。與無休止地進行系統升級相比，在意識到自己的模型需要更多動力時再進行前期精心策劃要容易得多。即使開始時規模較小，也要關注下一步的發展：如果本地使用者基數或模型複雜性增加，就需要有擴充套件空間。
選擇正確的模型（和軟體）
選擇一個開源人工智慧模型在本地執行，感覺就像盯著一個巨大的選單（就像芝士蛋糕工坊的電話簿選單）。你有無窮無盡的選擇，每種選擇都有自己的口味和最佳使用場景。雖然種類繁多是生活的調味品，但也可能讓人應接不暇。
關鍵是要明確您需要的人工智慧工具是什麼：文字生成、影像合成、特定領域預測，還是其他什麼。
您的使用案例極大地縮小了尋找合適模型的範圍。例如，如果您想生成營銷文案，您可以探索 LLaMA 衍生物等語言模型。如果是視覺任務，則可以考慮基於影像的模型，如 Stable Diffusion 或 flux。
流行的開源模型
根據您的需求，您應該檢視以下內容。
語言模型
- LLaMA/ Alpaca / Vicuna：所有知名的本地部署專案。它們可以處理類似聊天的互動或文字補全。檢視它們需要多少 VRAM（某些變體只需要 ~8GB）。
- GPT-J / GPT-NeoX：適合純文字生成，但對硬體要求較高。
影像模型
- Stable Diffusion：生成藝術、產品影像或概念設計的首選。它應用廣泛，擁有一個提供教程、附加元件和創意擴充套件的龐大社羣。
特定領域模型
- 瀏覽 Hugging Face 瞭解專業模型（如金融、醫療保健、法律）。你可能會發現一個較小的、經過領域調整的模型，它比通用的巨型模型更容易執行。
開源框架
您需要使用框架載入所選模型並與之互動。目前主要有兩種行業標準：
- PyTorch：以使用者友好的除錯和龐大的社羣而聞名。大多數新的開源模型都會首先出現在 PyTorch 中。
- TensorFlow：由谷歌提供支援，可穩定用於生產環境，但在某些方面的學習曲線可能比較陡峭。
查詢模型
- Hugging Face Hub：一個龐大的開源模型庫。閱讀社羣評論、使用說明，並關注模型維護的積極程度。
- GitHub：許多實驗室或獨立開發者都會發布定製的人工智慧解決方案。只需驗證模型的許可證，並確認其穩定性足以滿足您的使用情況。
選定模型和框架後，花點時間閱讀官方文件或任何示例指令碼。如果您的模型非常新（如新發布的 LLaMA 變體），請做好準備，以應對一些潛在的錯誤或不完整的說明。
對模型的細微差別瞭解得越多，在本地環境中部署、最佳化和維護模型的能力就越強。
保姆級指南：如何在本地執行人工智慧模型
現在你已經選擇了合適的硬體，並鎖定了一兩個模型。下面是一個詳細的操作步驟，可以讓你從一個空白的伺服器（或工作站）到一個可以執行的人工智慧模型。
第 1 步：準備系統
- 安裝 Python 3.8+
現在幾乎所有開源的人工智慧都執行在 Python 上。在 Linux 上，你可以這樣做：
sudo apt update sudo apt install python3 python3-venv python3-pip
在 Windows 或 macOS 上，從 python.org 下載或使用 Homebrew 等軟體包管理器。
- GPU 驅動程式和工具包
如果你有英偉達™（NVIDIA®）GPU，請從官方網站或發行版軟體倉庫安裝最新的驅動程式。然後，如果想要使用 GPU 加速 PyTorch 或 TensorFlow，請新增 CUDA 工具包（與 GPU 的計算能力相匹配）。
- 可選：Docker 或 Venv
如果你喜歡容器化，可以設定 Docker 或 Docker Compose。如果你喜歡環境管理器，可以使用 Python venv 來隔離你的人工智慧依賴關係。
第 2 步：設定虛擬環境
虛擬環境建立了一個孤立的環境，您可以在其中安裝或刪除庫並更改 Python 版本，而不會影響系統的預設 Python 設定。
當您在計算機上執行多個專案時，這將為您省去很多麻煩。
下面是建立虛擬環境的方法：
python3 -m venv localAI source localAI/bin/activate
您會注意到終端提示符的字首是 localAI。這意味著你正在虛擬環境中，在此所做的任何更改都不會影響你的系統環境。
第 3 步：安裝所需的庫
根據模型的框架，您需要：
- PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio
或者，如果您需要 GPU 加速：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- TensorFlow
pip3 install tensorflow
使用 GPU 時，請確保您擁有正確的“tensorflow-gpu”或相關版本。
第 4 步：下載並準備模型
假設您使用的是 Hugging Face 的語言模型。
- 克隆或下載：
現在，您可能需要在繼續之前安裝 git large file systems (LFS)，因為 huggingface 資源庫會拉入較大的模型檔案。
sudo apt install git-lfs git clone https://huggingface.co/your-model
TinyLlama 倉庫是一個小型本地 LLM 倉庫，你可以透過執行下面的命令克隆它。
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B
- 資料夾組織：
將模型權重放在類似“~/models/<model-name>”這樣的目錄中，保持它們與環境的區別，以免在環境變化時意外刪除。
第 5 步：載入並驗證模型
下面是一個可以直接執行的示例指令碼。只需確保更改 model_path 以匹配克隆版本庫的目錄。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import logging
# Suppress warnings
logging.getLogger("transformers").setLevel(logging.ERROR)
# Use local model path
model_path = "/Users/dreamhost/path/to/cloned/directory"
print(f"Loading model from: {model_path}")
# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
# Input prompt
prompt = "Tell me something interesting about DreamHost:"
print("n" + "="*50)
print("INPUT:")
print(prompt)
print("="*50)
# Generate response
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
output_sequences = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=100,
do_sample=True,
temperature=0.7
)
# Extract just the generated part, not including input
input_length = inputs.input_ids.shape[1]
response = tokenizer.decode(output_sequences[0][input_length:], skip_special_tokens=True
# Print output
print("n" + "="*50)
print("OUTPUT:")
print(response)
print("="*50)
如果看到類似的輸出，就可以在應用指令碼中使用本地模型了。
請確保：
- 檢查警告：如果看到關於鍵丟失或不匹配的警告，請確保您的模型與庫版本相容。
- 測試輸出：如果你能得到一個連貫的段落，那你就成功了！
第 6 步：調整效能
- 量化：某些模型支援 int8 或 int4 變體，可大幅減少 VRAM 需求和推理時間。
- 精度：在許多 GPU 上，Float16 比 float32 快得多。檢視模型文件，啟用半精度。
- 批次大小：如果要執行多個查詢，請嘗試使用較小的批處理規模，以免記憶體超載。
- 快取和管道：Transformer 可為重複標記提供快取；如果執行許多分步文字提示，這將很有幫助。
第 7 步：監控資源使用情況
執行“nvidia-smi”或作業系統的效能監控器，檢視 GPU 利用率、記憶體使用情況和溫度。如果發現 GPU 佔用率達到 100% 或 VRAM 用完，請考慮使用更小的型號或進行額外最佳化。
第 8 步：擴大規模（如有需要）
如果需要擴大規模，您可以這樣做！請檢視以下選項。
- 升級硬體：插入第二個 GPU 或更換功能更強大的顯示卡。
- 使用多 GPU 叢集：如果您的業務工作流程需要，您可以協調多個 GPU 以實現更大的模型或併發性。
- 轉移到專用主機：如果您的家庭/辦公室環境無法滿足要求，可以考慮使用資料中心或可保證 GPU 資源的專用主機。
在本地執行人工智慧可能感覺步驟繁多，但只要做過一兩次，過程就會變得簡單明瞭。您只需安裝依賴項、載入模型並執行快速測試，以確保一切執行正常。之後就是微調：調整硬體使用、探索新模型、不斷完善人工智慧功能，以適應小型企業或個人專案的目標。
人工智慧專家的最佳實踐
當您執行自己的人工智慧模型時，請牢記這些最佳實踐：
道德和法律方面的考慮
- 根據相關法規（GDPR、HIPAA（如適用））謹慎處理私人資料。
- 評估模型的訓練集或使用模式，避免引入偏見或生成有問題的內容。
版本控制和文件
- 在 Git 或類似系統中維護程式碼、模型權重和環境配置。
- 標記或標註模型版本，以便在最新版本出現問題時進行回滾。
模型更新和微調
- 定期檢視社羣釋出的改進模型。
- 如果您有特定領域的資料，可以考慮進一步微調或訓練，以提高準確性。
觀察資源使用情況
- 如果發現 GPU 記憶體經常爆滿，可能需要增加更多 VRAM 或縮小模型大小。
- 對於基於 CPU 的設定，請注意熱節流。
安全性
- 如果向外部公開 API 端點，請使用 SSL、身份驗證令牌或 IP 限制確保其安全。
- 及時更新作業系統和程式庫，修補漏洞。
工具包： 進一步學習和資源
瞭解更多資訊：
對於庫級框架和高階使用者驅動程式碼，PyTorch 或 TensorFlow 文件是您最好的朋友。Hugging Face 文件也是探索更多模型載入技巧、管道示例和社羣驅動改進的絕佳工具。
小結
在本地部署自己的人工智慧模型起初可能會讓人感到害怕，但這一舉動卻能帶來巨大的回報：更嚴格的資料控制、更快的響應速度以及實驗的自由度。選擇一個適合您硬體的模型，再執行幾條 Python 命令，您就能獲得真正屬於自己的人工智慧解決方案。
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