Trong bối cảnh công nghệ AI phát triển vượt bậc, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trên nền tảng đám mây đã trở thành công cụ không thể thiếu. Tuy nhiên, việc gửi dữ liệu của bạn đến các máy chủ từ xa luôn đi kèm với những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật. Hơn nữa, nhiều công cụ AI mạnh mẽ thường bị khóa sau các gói đăng ký đắt đỏ, và người dùng thường có ít quyền kiểm soát về cách chúng hoạt động. Với sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình LLM có thể chạy cục bộ, tôi đã tự hỏi liệu việc tự lưu trữ một LLM trên thiết bị của mình có phải là một giải pháp khả thi hay không. Vì có nhiều lý do thuyết phục để thử nghiệm giải pháp này, tôi đã bắt tay vào thực hiện, và kết quả thực sự đã khiến tôi kinh ngạc.
Ollama: Nền Tảng “Mở Khóa” Sức Mạnh LLM Cục Bộ Một Cách Dễ Dàng
Đơn Giản Hóa Quá Trình Thiết Lập, Ngay Cả Với Người Mới
Trong thiết lập của mình, tôi đã chọn Ollama làm công cụ cốt lõi để vận hành các mô hình ngôn ngữ. Nếu bạn chưa từng nghe nói về nó, Ollama là một framework nhẹ, được thiết kế đặc biệt để giúp việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều. Nó quản lý toàn bộ quá trình, từ việc tải xuống các tệp mô hình cho đến thiết lập môi trường chạy và quản lý tài nguyên phần cứng.
Bạn có thể chạy các mô hình chỉ với vài lệnh terminal đơn giản, mà không cần phải tự mình xử lý tất cả các cấu hình backend phức tạp thường đi kèm với LLM cục bộ. Ollama hoạt động hoàn toàn trên máy tính của bạn, đảm bảo rằng các mô hình và dữ liệu luôn được giữ ở chế độ cục bộ. Nó hỗ trợ hầu hết các mô hình mã nguồn mở phổ biến như DeepSeek, LLaMA và nhiều mô hình khác, thậm chí bạn có thể tải lên mô hình tùy chỉnh của riêng mình. Ngoài ra, Ollama còn tự động xử lý các tối ưu hóa để đảm bảo các mô hình chạy hiệu quả nhất dựa trên cấu hình phần cứng của bạn.
Giao diện người dùng truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong Ollama
Mặc dù bản thân Ollama không được đóng gói dưới dạng container theo mặc định, tôi đã chạy toàn bộ hệ thống bên trong Docker để giữ mọi thứ được cô lập và dễ quản lý hơn. Điều này cũng giúp thiết lập trở nên linh hoạt và tránh mọi xung đột với các phụ thuộc khác trên hệ thống của tôi.
Đối với giao diện người dùng, tôi đã kết hợp Ollama với Open WebUI. Đây là một giao diện web mã nguồn mở, kết nối trực tiếp với API của Ollama, cung cấp một giao diện trò chuyện rõ ràng và trực quan để tương tác với các mô hình của bạn. Tôi đã đưa thiết lập này ra ngoài thông qua Ngrok để có thể truy cập từ xa một cách an toàn, trong khi Open WebUI cũng xử lý xác thực cơ bản để giữ mọi thứ được bảo mật.
Logo của nền tảng Ollama, công cụ chạy LLM cục bộ hiệu quả
Ollama
Ollama là một nền tảng để tải xuống và chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở khác nhau trên máy tính cá nhân của bạn.
Hiệu Suất LLM Cục Bộ Trên Phần Cứng Phổ Thông: Bất Ngờ Hơn Mong Đợi
Trải Nghiệm Mượt Mà Ngay Cả Trên MacBook Air M1
Bước đầu tiên là chọn một mô hình phù hợp, và tôi đã quyết định sử dụng mô hình 7B tham số của DeepSeek R1. Tôi đang chạy mọi thứ trên một chiếc MacBook Air với chip M1 và 16GB bộ nhớ hợp nhất. Rõ ràng, đây không phải là một cỗ máy được xây dựng cho các tác vụ AI nặng, nhưng tôi thực sự ngạc nhiên về cách nó xử lý mọi thứ.
Miễn là tôi chỉ để LLM chạy độc lập, mọi thứ đều hoạt động hoàn toàn ổn định. Nó chỉ bắt đầu chậm lại nếu tôi cố gắng thực hiện các tác vụ khác trên máy Mac trong khi mô hình đang chạy.
Thành thật mà nói, tôi đã nghĩ rằng toàn bộ quá trình sẽ là một thảm họa. Chạy LLM là một trong những tác vụ đòi hỏi khắt khe nhất mà bạn có thể thực hiện trên phần cứng tiêu dùng. Nhưng vì tôi chỉ sử dụng mô hình 7B, nó vẫn có thể quản lý được ngay cả trên chiếc MacBook của tôi.
Nói một cách đơn giản, “7B” có nghĩa là mô hình có khoảng bảy tỷ tham số. Bạn có thể hình dung các tham số như những cài đặt hoặc hướng dẫn nhỏ bên trong mô hình giúp nó hiểu ngôn ngữ, tạo phản hồi hoặc giải quyết vấn đề. Mô hình càng có nhiều tham số, khả năng của nó càng tiên tiến, nhưng điều đó cũng đồng nghĩa với việc bạn cần phần cứng mạnh hơn để chạy nó. Bảy tỷ nghe có vẻ rất nhiều, nhưng nó được coi là một trong những mô hình nhẹ và hiệu quả hơn, vẫn hoạt động tốt cho các tác vụ hữu ích.
Ngay cả với những hạn chế đó, mô hình vẫn xử lý các yêu cầu đơn giản mà không gặp vấn đề gì. Tôi đã sử dụng nó để gỡ lỗi các đoạn mã cơ bản trong các chuyến bay và cho các tác vụ ngoại tuyến nhanh chóng. Nếu bạn có phần cứng mạnh mẽ hơn, bạn có thể vượt ra ngoài mô hình 7B và chạy các mô hình lớn hơn như 32B hoặc thậm chí 70B tham số, có thể xử lý các câu lệnh phức tạp hơn với khả năng suy luận và độ chính xác tốt hơn. Ngay cả với một thiết lập khiêm tốn, việc chạy một LLM cục bộ hóa ra lại cực kỳ thực tế một cách đáng ngạc nhiên.
LLM Cục Bộ & ChatGPT: Vẫn Còn Khoảng Cách, Nhưng Giá Trị Độc Đáo Riêng
Khi Nào Cần Đến “Đám Mây” Và Lợi Ích Của Mô Hình Cục Bộ
Mặc dù tôi rất thích thú với việc chạy một LLM cục bộ, nhưng nó vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn các công cụ như ChatGPT đối với tôi. Tôi chủ yếu sử dụng thiết lập cục bộ của mình cho các tác vụ nhẹ hơn hoặc khi tôi không có kết nối internet, ví dụ như khi đi du lịch. Đối với các bản sửa lỗi mã nhanh, bản nháp hoặc các câu lệnh đơn giản, mô hình 7B hoạt động khá tốt, và thành thật mà nói, nó là quá đủ cho hầu hết các tác vụ liên quan đến LLM của tôi. Tuy nhiên, vẫn có những tình huống mà tôi yêu cầu hiệu suất, độ chính xác hoặc chuyên môn cao hơn mà các mô hình đám mây cung cấp, và đó là lúc tôi quay lại với ChatGPT hoặc các công cụ tương tự.
Ví dụ, tôi đã hỏi DeepSeek R1 về chiếc iPhone đầu tiên, và nó đã đưa ra một câu trả lời sai một cách hài hước. Nó tuyên bố iPhone nguyên bản ra đời vào năm 1986, rõ ràng là không chính xác, và tôi đã có một trận cười sảng khoái khi đặt những câu hỏi như thế này.
Mô hình DeepSeek-R1 chạy trên MacBook hiển thị thông tin sai lệch về chiếc iPhone đầu tiên
Nếu bạn đang nghĩ đến việc chạy một LLM trên Raspberry Pi hoặc các phần cứng công suất thấp khác, bạn sẽ phải điều chỉnh kỳ vọng của mình xuống thấp hơn nữa. Trong những trường hợp đó, bạn có thể sẽ bị giới hạn ở các mô hình nhỏ hơn nhiều, khoảng 1.5 tỷ tham số, chỉ có thể xử lý các truy vấn rất cơ bản.
Các mô hình đám mây như ChatGPT vẫn có lợi thế về khả năng thô. Chúng thường hỗ trợ các tính năng như tìm kiếm web và plugin, và giới hạn kiến thức của chúng thường cập nhật hơn. Trừ khi bạn có phần cứng mạnh mẽ để chạy các mô hình lớn hơn nhiều cục bộ, việc đạt được trải nghiệm tương tự vẫn chưa thực tế ở thời điểm hiện tại.
Tóm lại, việc tự lưu trữ một mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ đã chuyển từ một ý tưởng xa vời thành một giải pháp công nghệ thực tế và đầy hứa hẹn. Với các công cụ như Ollama và Open WebUI, quá trình thiết lập trở nên đơn giản hơn bao giờ hết, mở ra cánh cửa cho bất kỳ ai muốn trải nghiệm AI với quyền riêng tư và kiểm soát tối đa. Mặc dù các mô hình cục bộ hiện tại có thể chưa hoàn toàn sánh kịp với hiệu suất và khả năng của các “ông lớn” trên đám mây như ChatGPT, chúng vẫn mang lại giá trị đáng kinh ngạc cho nhiều tác vụ thông thường, đặc biệt là trên phần cứng phổ thông như MacBook Air M1. Việc sở hữu một trợ lý AI cá nhân, luôn sẵn sàng phục vụ mà không cần kết nối internet và không lo lắng về dữ liệu, là một lợi ích không thể phủ nhận. Hãy thử nghiệm và khám phá thế giới LLM cục bộ của riêng bạn, và đừng ngần ngại chia sẻ những trải nghiệm thú vị của bạn với chúng tôi!
