ความสะดวกในการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างเช่น ChatGPT, Gemini หรือโมเดลอื่นๆ บางครั้งก็ต้องแลกมากับการสูญเสียความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำหรับบางธุรกิจ การพัฒนา Large Language Model เพื่อใช้งานเอง หรือเพื่อทดสอบก่อนการนำไปใช้จริง (Deployment) วิธีนี้อาจเป็นอีกหนึ่งทางเลือก – หากผู้พัฒนาต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Machine Learning และต้องการ ฝึกอบรมโมเดล LLM Locally บนเครื่องส่วนตัว บทความนี้อาจช่วยคุณได้
สารบัญ
บทความนี้จะแนะนำ 3 เครื่องมือยอดนิยมที่จะช่วยให้การรัน LLM บนเครื่องส่วนตัวทำได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ต้องกังวลเรื่องข้อมูลรั่วไหล ซึ่งคล้ายกับการเข้ารหัสแบบ End-to-end ที่จะคอยช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลได้
ทำไมต้องใช้ LLM Locally ?
เครื่องมืออย่าง LM Studio จะไม่จัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ หรือติดตามการใช้งานของผู้ใช้ เมื่อนำมาใช้รันโมเดลแบบ Local บน Laptop ส่วนตัว ทำให้ข้อมูลการแชททั้งหมดยังคงอยู่บนเครื่องโดยไม่ต้องแบ่งปันกับเซิร์ฟเวอร์ AI/ML ของผู้ให้บริการนั่นเอง
- ความเป็นส่วนตัว (Privacy) การโต้ตอบกับโมเดลทางภาษา สามารถใช้งานได้ปกติโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก
- ตัวเลือกการปรับแต่ง (Customization Options) มอบตัวเลือกการปรับแต่งขั้นสูงให้นักพัฒนา เช่น การตั้งค่า CPU, อุณหภูมิ, ความยาวของบริบท, การตั้งค่า GPU และอื่นๆ ซึ่งคล้ายกับการทำงานของ OpenAI’s playground
- การสนับสนุนและความปลอดภัย (Support and Security) ได้รับการสนับสนุน และความปลอดภัยที่คล้ายกับ OpenAI หรือ Claude
- การสมัครสมาชิกและค่าใช้จ่าย (Subscription and Cost) เครื่องมือเหล่านี้ใช้งานฟรี ไม่จำเป็นต้องจ่ายเงินสำหรับบริการแบบรายเดือนเหมือน API ของ OpenAI
- การสนับสนุนแบบออฟไลน์ (Offline Support) นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้แม้ขณะออฟไลน์ (Offline mode)
- การเชื่อมต่อ (Connectivity) การเชื่อมต่อกับบริการคลาวด์เช่น OpenAI อาจทำให้เกิดสัญญาณขัดข้องได้ แต่หากใช้งานบน Local ปัญหาเหล่านี้จะหมดไป
แนะนำ 3 Open Source LLM Locally - AI/Ml
เครื่องมือเหล่านี้บางส่วนเปิดให้ใช้งานได้ฟรีทั้งในส่วนบุคคลและเชิงธุรกิจ แต่บางเครื่องมืออาจมีข้อจำกัดในการใช้งานเชิงพาณิชย์ ต้องขออนุญาตเพิ่มเติม
แอปพลิเคชันนี้สามารถรันไฟล์โมเดลที่อยู่ในรูปแบบ gguf ได้ทุกไฟล์ โดยรองรับไฟล์ gguf จากผู้ให้บริการโมเดลชื่อดัง เช่น Llama 3.1, Phi 3, Mistral และ Gemma เป็นต้น
การใช้งาน LM Studio
เพียงแค่คลิกที่ลิงก์เพื่อดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน หลังจากเปิดใช้งานในหน้าแรกจะแสดงรายการ LLM ยอดนิยม ให้เลือกดาวน์โหลด และทดลองใช้ นอกจากนี้ยังมีแถบค้นหาเพื่อใช้ค้นหา และดาวน์โหลดโมเดลเฉพาะจากผู้ให้บริการ AI ต่างๆ ผู้พัฒนาสามารถติดตั้งแอปพลิเคชันได้บน Mac, Windows และ Ubuntu
Key Features
แอปพลิเคชันมีฟังก์ชัน และคุณสมบัติที่คล้ายกับ ChatGPT โดยมีฟังก์ชันต่างๆ ดังนี้
- การปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดล (Model Parameters Customization)
- จัดการประวัติการแชท (Chat History)
- การให้คำแนะนำเกี่ยวกับพารามิเตอร์และ UI (Parameters and UI Hinting)
- การรองรับข้ามแพลตฟอร์ม (Cross-platform)
- การตรวจสอบสเปกเครื่องระหว่างใช้ (Machine Specification Check)
- การแชทกับ AI และ Playground (AI Chat and Playground)
- เซิร์ฟเวอร์เสมือนบนเครื่องสำหรับนักพัฒนา (Local Inference Server for Developers)
เครื่องมือช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างง่าย ด้วยการใช้ตัวอย่างคำขอ Curl และ Python เพื่อเชื่อมต่อกับโมเดลบนเครื่อง โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายนอก
ตัวอย่างโค้ด Python
# Example: reuse your existing OpenAI setup
from openai import OpenAI
# Point to the local server
client = OpenAI(base_url="//localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")
completion = client.chat.completions.create(
model="TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF",
messages=[
{"role": "system", "content": "Always answer in rhymes."},
{"role": "user", "content": "Introduce yourself."}
],
temperature=0.7,
)
print(completion.choices[0].message)
ประโยชน์ของ LM Studio
เครื่องมือฟรีสำหรับส่วนบุคคลที่ใช้งานง่าย และรองรับการรันโมเดลผ่านอินเทอร์เฟซการแชท และ Playground ภายในแอปฯ มีอินเทอร์เฟซที่สวยงาม และใช้งานง่าย พร้อมตัวกรองและรองรับการเชื่อมต่อกับไลบรารี Python ของ OpenAI โดย ไม่ต้องใช้ API key
อย่างไรก็ตาม แอปฯมีข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ โดยต้องใช้ Mac M1/M2/M3 หรือสูงกว่า หรือ Windows PC ที่มีโปรเซสเซอร์ที่รองรับ AVX2 ผู้ใช้ Intel และ AMD จะถูกจำกัดให้ใช้ Vulkan inference engine ในเวอร์ชัน v0.2.31 บริษัท และธุรกิจสามารถใช้ LM Studio ได้ตามใบขออนุญาต
GPT4ALL มุ่งเน้นไปที่ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย โดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ผู้พัฒนาสามารถติดตั้งแอปพลิเคชันได้บน Mac, Windows และ Ubuntu เช่นกัน
Key Features
GPT4ALL เป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่น สามารถรันโมเดลทางภาษาได้บนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย เช่น Mac M-Series, AMD และ NVIDIA GPU นี่คือคุณสมบัติหลักของ GPT4ALL ที่ยอดเยี่ยม
- ความเป็นส่วนตัวต้องมาก่อน (Privacy First)
- ไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต (No Internet Required)
- การสำรวจคลังโมเดลต้นแบบ Open source ที่หลากหลาย (Models Exploration)
- จัดการเอกสารแบบ Local (Local Documents) เช่น .pdf และ .txt แบบไม่ต้องผ่านเครือข่าย
- การปรับแต่งต่างๆ (Customization options) ได้แก่ อุณหภูมิ, ความยาวของบริบท, การตั้งค่า GPU, ขนาด Batch และอื่นๆ
- เวอร์ชันองค์กร (Enterprise Edition) เสริมความปลอดภัยอีกระดับ ได้รับการสนับสนุน และมีใบอนุญาต
ประโยชน์ของ GPT4ALL
เครื่องมือฟรีสำหรับส่วนบุคคลที่ใช้งานง่าย GPT4ALL เป็นเครื่องมือที่มีผู้ใช้งานจำนวนมาก โดยมีผู้ใช้งานแอปพลิเคชันราว 250,000 คนต่อเดือน (อ้างอิงจาก nomic.ai/gpt4all) นอกจากนี้ ยังมีชุมชนผู้ใช้งานบน GitHub และ Discord ที่คึกคักมว๊าก ซึ่งมากกว่าคู่แข่ง นับเป็นอันดับสองรองจาก Ollama เท่านั้น (ณ วันที่เขียน)
Ollama ทางเลือกใหม่สำหรับผู้ที่ใส่ใจความเป็นส่วนตัว สร้างแชทบอทได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการรั่วไหลของข้อมูล และไม่ต้องกังวลเรื่องค่าใช้จ่ายกับ API ภายนอก นักพัฒนาสามารถสร้าง LLM Locally ได้บนเครื่องส่วนตัว
Key Features
- การปรับแต่งโมเดล (Model Customization) Ollama จะช่วยให้ผู้พัฒนาแปลงไฟล์โมเดล .gguf และรันได้ด้วยคำสั่ง
ollama run modelname - คลังแสงโมเดล (Model Library) มีคลังโมเดลต้นแบบที่หลากหลายให้ได้ทดลองใช้งานที่ ollama.com/library
- การนำเข้าโมเดล (Import Models) รองรับการนำเข้าโมเดลจาก PyTorch ที่ได้รับความนิยม
- การเชื่อมต่อกับชุมชน (Community Integrations) Ollama สามารถผสานเข้ากับแอปพลิเคชันเว็บ และเดสก์ท็อปได้อย่างง่ายดาย เช่น Ollama-SwiftUI, HTML UI, Dify.ai และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อนี้แอดมินอย่างชอบ !
- การเชื่อมต่อฐานข้อมูล (Database Connection) รองรับแพลตฟอร์มข้อมูลหลากหลายประเภท
- การใช้งานบนมือถือ (Mobile Integration) ห๊ะอ่านไม่ผิดครับ แอปพลิเคชัน SwiftUI อย่าง Enchanted สามารถช่วยให้นักพัฒนาใช้งาน Ollama บน iOS, macOS และ visionOS นอกจากนี้ ยังมี Maid ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันของทาง Flutter ข้ามแพลตฟอร์มที่สามารถเชื่อมต่อกับไฟล์ .ggufmodel ได้อย่างง่ายดายไปอี๊ก
ประโยชน์ของ Ollama
Ollama มีผู้ร่วมพัฒนาบน GitHub มากกว่า 200 คน และมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง นับเป็นเครื่องมือ LLM Open source ที่มีผู้ร่วมพัฒนาจำนวนมากที่สุด และมีความยืดหยุ่นมากกว่าเครื่องมืออื่น ๆ ที่กล่าวถึงข้างต้น 🦙🦙 .
บทสรุป
เครื่องมือเหล่านี้เป็นเหมือนประตูสู่โลกของ AI ที่เปิดกว้างให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา หรือนักศึกษา ด้วยความสามารถในการสร้าง และฝึกโมเดล Machine Learning และ Large Language Model บน Laptop ส่วนตัว ช่วยให้การ เริ่มต้นศึกษา Data Science เป็นเรื่องง่าย และยังสามารถพัฒนาโมเดลที่ตรงกับความต้องการเฉพาะของแต่ละบุคคล หรือองค์กรได้อีกด้วย – นอกจากนี้ ยังช่วยให้มั่นใจได้ในความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากสามารถควบคุมและจัดการข้อมูลได้เองแบบ Offline
