‏اجرای آفلاین هوش مصنوعی با LM Studio

به گفتهٔ نویسنده، اجرای مدل‌های زبانی روی لپ‌تاپ شخصی دیگه کار سختی نیست و LM Studio همون ابزاریه که این راه رو باز کرده. LM Studio یه اپلیکیشن دسکتاپ برای ویندوز، مک و لینوکسه که باهاش مدل‌های open-weight رو دانلود و کامل روی دستگاه خودت اجرا می‌کنی. فرق اصلیش با سرویس‌های ابری اینه که پرامپت، سند و جواب مدل هیچ‌وقت از کامپیوترت بیرون نمی‌ره.

سخت‌افزار لازم اون‌قدرها هم عجیب نیست. حداقلش ۸ گیگ رم و یه CPU نسبتاً جدیده که جواب می‌ده ولی کنده — حدود ۱ تا ۵ توکن در ثانیه. حالت پیشنهادی ۱۶ تا ۳۲ گیگ رم و یه GPU با دست‌کم ۸ گیگ VRAM هست. تو مقاله اومده که مک‌های Apple Silicon به خاطر حافظهٔ یکپارچه خیلی خوب جواب می‌دن: روی یه M2 با ۱۶ گیگ رم، مدل ۷ میلیاردی کوانتایزشده حدود ۳۰ تا ۵۰ توکن در ثانیه تولید می‌کنه.

کلید ماجرا کوانتیزیشنه — نسخه‌های فشردهٔ مدل که کمی دقت رو فدا می‌کنن ولی حافظهٔ خیلی کمتری می‌خوان. برچسب‌هایی مثل Q4_K_M و Q5_K_M همینو نشون می‌دن: Q4 سبک‌تر و سریع‌تره با افت کیفیت جزئی، Q8 تقریباً هم‌کیفیت با مدل کامله ولی سنگین‌تر. نویسنده برای بیشتر لپ‌تاپ‌ها Q4_K_M یا Q5_K_M روی یه مدل ۷ تا ۸ میلیاردی رو نقطهٔ شروع درست می‌دونه.

کاربردی که مقاله روش تمرکز داره کار با اسناد حساسه: تشخیص اطلاعات هویتی (PII)، بازبینی قرارداد، چک‌کردن انطباق با HIPAA و GDPR و آماده‌سازی ممیزی داخلی. با مدلی مثل Mistral 7B Instruct یا Llama 3.1 8B همهٔ اینا شدنیه بدون اینکه یه خط از سند به سرور کسی برسه، و اگه از مدل بخوای خروجی رو به شکل JSON بده، نتیجه ساخت‌یافته‌تر و قابل‌اتکاتر درمیاد.

LM Studio یه سرور محلی سازگار با API اوپن‌ای‌آی هم داره. تب Local Server رو باز می‌کنی، سرور رو استارت می‌زنی و روی پورت 1234 همون فرمت درخواست اوپن‌ای‌آی رو می‌فرستی. یعنی هر اسکریپت یا ابزاری که با API اوپن‌ای‌آی کار می‌کنه، تو بیشتر موارد بدون تغییر کد می‌تونه به مدل محلی وصل بشه.

نویسنده چند نکته هم برای کیفیت بهتر می‌ده: از system prompt برای تعریف نقش و فرمت خروجی استفاده کن، برای کارهای استخراجی دما رو روی ۰ تا ۰.۱ بذار، تا جای ممکن لایه‌های بیشتری از مدل رو روی GPU ببر، و چند مدل مختلف رو با پرامپت‌های واقعی خودت تست کن. محدودیت هم هست: پنجرهٔ متن مدل‌های ۷ میلیاردی معمولاً ۴ تا ۸ هزار توکنه، پس سندهای بلند باید تکه‌تکه بشن.

مهم‌ترین هشدار مقاله اینه که مدل‌های open-weight تو این اندازه ابزار انطباق تأییدشده نیستن. ممکنه بخشی از داده‌های حساس رو نبینن یا بد تفسیر کنن، پس خروجی‌شون باید به چشم پیش‌نویس نگاه بشه و یه آدم متخصص بازبینیش کنه. حتی با همین محدودیت هم به گفتهٔ نویسنده زمان بازبینی دستی رو خیلی پایین میاره.

نکات کلیدی:

• LM Studio بدون کدنویسی و تنظیم محیط، اجرای مدل‌های open-weight رو روی مک، ویندوز و لینوکس ممکن می‌کنه
• مدل‌های ۷ تا ۸ میلیاردی با کوانتیزیشن Q4 یا Q5 روی لپ‌تاپ‌های امروزی عملی‌ان
• تشخیص PII، بازبینی قرارداد و چک انطباق کاربردهای واقعی این روش‌ان، به شرط بازبینی انسانی
• سرور محلی سازگار با API اوپن‌ای‌آی اجازه می‌ده ابزارهای موجود بدون تغییر کد به مدل محلی وصل بشن
• برای کارهای استخراجی دمای پایین و system prompt دقیق بیشترین تأثیر رو روی کیفیت خروجی داره