Искусственный интеллект на пк как создать

0
15

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

А вот в случаях, когда либо вся переписка конфиденциальна (например, медицинская или финансовая информация), либо же надежность предварительной фильтрации сомнительна (нужно обрабатывать большие объемы данных, которые никто не будет предварительно отсматривать и фильтровать), выход только один — перенести обработку из облака на локальный компьютер. Конечно, запустить свою версию ChatGPT или Midjourney без Интернета вряд ли удастся, но другие нейросети, работающие локально, дают сравнимое качество при меньшей вычислительной нагрузке.

Большинство открытых моделей опубликованы на Hugging Face, но просто скачать их на компьютер недостаточно. Для запуска нужно установить специализированное ПО, например LLaMA.cpp или — что даже проще — ее «обертку» LM Studio. Последняя позволяет прямо из приложения выбрать нужную модель, скачать ее и запустить в диалоговом окне.

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

Если генерация идет слишком медленно, то, вероятно, нужна модель с более грубой квантизацией (2 бита вместо 4). Если генерация обрывается или возникают ошибки исполнения, то проблема зачастую кроется в нехватке памяти — стоит поискать модель с меньшим числом параметров или опять же с более грубой квантизацией.

Выбирая ИИ-модель, следует в первую очередь ознакомиться с ее системными требованиями. Поисковый запрос вроде «имя_модели requirements» поможет оценить, стоит ли вообще скачивать эту модель с учетом имеющегося железа. Детально изучить влияние объема памяти, CPU и GPU на работу разных моделей можно, например, здесь.

Стадия 5. Работа

Вы наверняка читали, что для работы с нейросетями нужны сверхмощные видеокарты, но на практике это не всегда так. Разные ИИ-модели в зависимости от своей специфики могут быть требовательны к таким компонентам компьютера, как память, видеопамять, диск, процессор (важна не только скорость обработки информации, но и поддержка процессором некоторых векторных инструкций). От объема оперативной памяти зависит сама возможность загрузить модель, от объема видеопамяти — размер «контекстного окна», то есть памяти о предыдущем диалоге. Как правило, при использовании слабых видеокарт и центрального процессора генерация идет с черепашьей скоростью (1–2 слова в секунду для текстовых моделей), поэтому компьютер с минимальной конфигурацией подойдет лишь для ознакомления с той или иной моделью и оценки ее принципиальной пригодности. Для полноценного повседневного применения потребуется увеличение объема памяти, обновление видеокарты или выбор другой, более шустрой ИИ-модели.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  Что такое введение искусственного интеллекта

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Угрозы от подобных инцидентов зависят от того, для каких целей применяются ИИ-помощники. Если вы генерируете милые иллюстрации к сказкам собственного сочинения или просите у ChatGPT составить план трехдневной экскурсионной поездки в столицу, вряд ли утечка сможет нанести вам серьезный ущерб. Если ваша переписка с чат-ботом потенциально может содержать конфиденциальные фрагменты — персональные данные, пароли или номера банковских карт, — допускать утечку в облако уже нельзя. Но ее относительно легко предотвратить, предварительно отфильтровав данные, и об этом у нас есть отдельный пост.

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Языковых моделей на сегодня разработано множество, но значительная часть из них не имеет широкой практической применимости. Тем не менее существуют удобные и общедоступные ИИ-инструменты, хорошо подходящие для решения конкретных задач, будь то генерация текстов (например, Mistral 7B) или создание фрагментов кода (например, Code Llama 13B). Поэтому при выборе модели необходимо сузить выбор до нескольких принципиально подходящих кандидатов, а затем убедиться, что ресурсов вашего компьютера хватит для их запуска.

Хорошая новость для тех, у кого нет доступа к мощному оборудованию, — существуют упрощенные ИИ-модели, способные решать практические задачи даже на старом железе. А если ваша видеокарта совсем простая и слабая, то возможно использовать модели и среды их запуска, использующие только центральный процессор. В зависимости от задач они могут даже обеспечивать приемлемую скорость работы.

Основной объем памяти в любой нейросети съедают веса — числовые коэффициенты, описывающие работу каждого нейрона в сети. Изначально при обучении модели веса вычисляются и хранятся в виде дробных чисел с большой точностью. Но оказалось, что при округлении веса в обученной модели качество ее работы снижается незначительно, зато позволяет запустить ИИ-инструмент на обычных компьютерах. Этот процесс округления называется квантизацией, и благодаря ему возможно сократить размер модели в десятки раз — вместо 16 бит каждый вес занимает 8, 4 или даже 2 бита.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь