ChatGPT のような普及したチャットボットの有用性が高まっていることは否定できません。チャットボットは、私たちが日常的に文章を書いたり、問題を分析し、解決策を考え出す力を与えてくれます。しかし、インターネット接続に依存せずに AI にアクセスする必要がある場合や、外部サーバーへのデータ保存に関してプライバシーの懸念が生じる場合もあります。ありがたいことに、完全にローカル マシンで動作する独自のオフライン AI チャットボットを作成できます。
オフライン AI チャットボットを理解する
オフライン AI チャットボットは、コンピューター上に常駐し、CPU (プロセッサ)、GPU (グラフィック カード)、RAM (メモリ) などのハードウェア リソースを利用して、リアルタイムで応答を生成および処理する人工知能モデルです。
現在、数多くのローカル AI モデルが存在し、新しいモデルが絶えず登場しています。その多くは、Meta (Llama)、Google (Gemma)、Microsoft (Phi)、Mistral (Codestral、Mistral_7B) などの大手テクノロジー企業が提供するオープンソース基盤上に構築されています。これらのモデルの包括的な比較については、Open LLM リーダーボードを参照してください。
さまざまなモデルがさまざまなタスクに対応しています。コーディング、クリエイティブ ライティング、ロールプレイ シミュレーションなどの特定の機能向けにカスタマイズされたものもあれば、より幅広い機能を備えたものもあります。コンテンツ モデレーションの点でもモデルは異なります。職場で使用できない (NSFW) コンテンツを厳密に除外するものもあれば、より派手な表現も許容するものもあります。
ローカル AI モデルを選択するときは、そのサイズを考慮してください。理想的には、モデルは GPU の VRAM (ビデオ RAM) 内に収まる必要があります。たとえば、8 GB の VRAM を搭載したグラフィック カードをお持ちの場合、最大 7 GB を必要とするモデルをスムーズに操作できますが、10 GB のモデルは扱いにくくなります。一般に、モデルが大きいほど能力は高くなりますが、より堅牢なハードウェアが必要になります。
例として、私はQwen2.5 Coder 14B モデルを使用しています。これは比較的軽量 (8.37 GB) で、商業的に実現可能であり、そのサイズの割に優れたコーディング機能を備えています。さまざまなモデルを試して、ニーズに最適なものを見つけることをお勧めします。r /LocalLLaMAなどのコミュニティに参加すると、貴重な洞察と継続的な更新が得られます。
オフライン AI チャットボットの設定
オフライン AI チャットボットの構築には、ローカル AI モデルと対話用のユーザーフレンドリーなインターフェースという 2 つの重要な要素が必要です。さまざまなソフトウェア プラットフォームが、両方のオプションをシームレスに提供します。
私が最もお勧めするのは、人気のチャット アプリケーションを彷彿とさせる、明確でユーザー フレンドリーなインターフェイスを備えた完全にオープン ソースのツールである Jan.ai です。あるいは、LM Studio も検討対象になります。LM Studio は通常、最先端のモデルを迅速に採用しますが、ソース コードは公開されていません。
Jan.ai をインストールして初期モデルをダウンロードする手順
まず、 Jan.ai の Web サイトにアクセスして、お使いのシステムと互換性のあるバージョンをダウンロードします。インストール プロセスは簡単です。ダウンロードしたインストーラーを実行し、表示されるプロンプトに従います。
インストールが完了したら、Jan.ai を起動します。要件に合わせてハードウェアと互換性のあるモデルを選択し (Jan.ai が互換性を明確にします)、[ダウンロード] をクリックします。ダウンロードとその後のモデルのインストールには、インターネット速度の影響を受け、時間がかかる場合がありますのでご了承ください。
互換性のある NVIDIA グラフィック カードをお持ちの場合は、会話を開始する前に、設定でGPU アクセラレーションを有効にして最適なパフォーマンスを確保してください。この手順により、モデルの応答速度が大幅に向上します。このプロセス中に表示されるプロンプトに基づいて、NVIDIA ドライバーとCUDA ツールキットを更新する必要がある場合があります。
ローカル AI チャットボットとの対話
モデルをダウンロードしたら、左上のサイドバーにあるチャット ボタンを選択してチャットを開始します。ダウンロードしたモデルを自動的に選択して、新しいスレッドが作成されます。複数のモデルをダウンロードした場合は、モデル名をクリックして、利用可能なオプションから選択するだけです。
オフライン AI チャットボットに最初の質問をするには、 「何でも聞いてください」フィールドにメッセージを入力して、 をクリックしますEnter。モデルがすぐに動作を開始するため、最初の応答には時間がかかる場合がありますが、その後の返信はすぐに届くはずです。
ベストプラクティスとして、異なるトピックやタスクに取り組むたびに新しいスレッドを開始することをお勧めします。この方法により、会話が整理され、AI が個別の主題を混同しないようにすることができます。
ローカル AI チャットボットの動作をカスタマイズする
Jan.ai の際立った機能の 1 つは、AI チャットボットがクエリに反応する方法をカスタマイズできることです。カスタマイズは主に、包括的な指示と特定の技術的パラメータを通じて行われます。
まず、AI アシスタントに基本的な動作ガイドラインを提供します。モデル名の横にある[設定]に移動し、 [アシスタント]タブをクリックして[指示]フィールドにアクセスします。
このフィールドには、AI にどのようなやり取りをしてほしいかの指示を入力できます。たとえば、「概念を簡単な言葉で説明するプログラミング チューターとして行動する」や「下書きに対して建設的なフィードバックを提供するクリエイティブ ライティング コーチのように応答する」などです。
基本的な指示以外にも、いくつかの技術的パラメータを調整して、AI が応答を生成する方法を改良することができます。右側のサイドバーの「モデル」タブには、次のような重要な設定が含まれています。
- 温度: この設定は AI の創造性に影響します。値が低い (0.0 ～ 0.5) ほど、予測可能で集中した応答が得られますが、値が高い (0.8 ～ 2.0) ほど、創造的でありながら、ときどき焦点が定まらない出力が得られます。
- 最大トークン数: このパラメータは、AI の応答の長さを決定します。値を大きくすると、より長く、より包括的な回答になり、値を小さくすると、応答は簡潔になります。
- コンテキストの長さ: AI が会話をどれだけ記憶して参照できるかを制御します。コンテキストが長いほど詳細な議論が容易になりますが、パフォーマンス速度に影響する可能性があります。
重要なのは、さまざまな設定で個別のチャット スレッドを作成できることです。たとえば、想像力豊かな書き込みには高温設定、正確な技術的な問い合わせには低温設定などです。ためらわずに実験して、自分に最適な設定を見つけてください。
オフライン AI チャットボットに強力なモデルが搭載されていれば、実行できるタスクの範囲は広範になります。個人的には、AI チャットボットを使用して最新の Web アプリケーションをゼロから構築し、ライティングやプログラミングから分析評価や創造的な探求まで、可能性は無限であることを証明しました。
すべての画像とスクリーンショットの著作権は David Morelo に帰属します。
よくある質問
1.オフライン AI チャットボットを実行するためのハードウェア要件は何ですか?
スムーズな操作を確保するには、システムには適切な CPU、少なくとも 8 GB の RAM、互換性のある GPU が必要です。最適なパフォーマンスを得るには、AI モデルのサイズも GPU の VRAM 内に収まる必要があります。
2.複数の AI モデルを同時に使用できますか?
はい、複数の AI モデルをダウンロードしてインストールできます。会話を整理し、文脈に沿ったものにするために、モデルごとに個別のスレッドを作成することをお勧めします。
3. AI チャットボットが最適に動作していることを確認するにはどうすればよいですか?
NVIDIA グラフィック カードを使用している場合は、設定で GPU アクセラレーションを有効にし、ドライバーを最新の状態に保ってください。さらに、温度や最大トークンなどの要素について構成を監視して、パフォーマンスを最大化してください。
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