Come creare l’app AI a livello locale in 10 minuti senza costi cloud

Cosa succede se è possibile creare un’app AI completamente funzionale in soli 10 minuti: pagare l’uno percento senza commissioni cloud? Liberi da ostacoli di piattaforme cloud, immagina di eseguire nuovi modelli di grandi lingue (LLM) direttamente sul tuo computer. Nessun costo ricorrente, nessuna preoccupazione per la privacy e nessun problema di ritardo deludente. Questo può sembrare fantastico per essere vero, ma con dispositivi come Dokar Desktop, non è più un sogno a tubo. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale locale non è solo possibile: è pratico, efficiente e all’interno del tuo accesso. Che tu sia uno sviluppatore che sta cercando di risparmiare sui costi o è ansioso di sperimentare l’IA in un ambiente più sicuro, questo approccio offre un’opzione innovativa per le soluzioni basate su cloud.

In questa esplorazione, Matt Vidpro ha istituito un’atmosfera di intelligenza artificiale locale per stabilire un ambiente di intelligenza artificiale locale, distribuire un potente LLM e creare un’app di intelligenza artificiale semplice ma funzionale con python e pallone – in tutti i tempi record. In arrivo, imparerai come Modello di intelligenza artificiale locale Puoi risparmiare denaro, proteggere i tuoi dati e distribuire le prestazioni di fulmine. Dalla configurazione del Docker per integrare la tua app con un modello ospitato localmente, ogni fase è progettata per rendere il massimo ma impressionante. Se ti sei mai chiesto come sfruttare il potere di AI senza fidarti del cloud, questa guida ti mostrerà la strada. A volte, le migliori soluzioni sono ciò che fai da solo.

Crea app di intelligenza artificiale locali

Perché distribuire AI a livello locale?

L’esecuzione del modello AI localmente offre molti importanti vantaggi che lo rendono un’opzione interessante per gli sviluppatori:

• Risparmio dei costi: Evita le commissioni di servizio cloud ricorrenti e paga solo l’elettricità necessaria per fornire elettricità all’hardware.
• Privacy dei dati: Mantenere il controllo completo sui tuoi dati e modelli, garantendo una migliore sicurezza e conformità alle regole sulla privacy.
• Latenza bassa: Rimuovere il ritardo causato dalla comunicazione del cloud, consente un tempo di risposta rapido e un uso regolare.

L’intelligenza artificiale locale è particolarmente vantaggiosa per gli sviluppatori che vogliono testare, sofisticare o segnare le loro applicazioni senza ostacoli di piattaforme basate su cloud. Fornisce inoltre un ambiente più sicuro e adattabile per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

1: Set Docker Desktop

Dock Desktop è una potente piattaforma di containerizzazione che semplifica le applicazioni in esecuzione in un ambiente diverso, incluso LLM. Per cominciare, scaricare e installare il desktop medico, disponibile per Mac, Windows e Linux. Seguire questi passaggi per configurare Dokar per lo sviluppo dell’IA:

• Abilita supporto GPU: Se il sistema è costituito da una GPU compatibile, configurare il medico per utilizzarlo per una stima del modello più veloce ed efficiente.
• Abilita TCP sul lato host: Assicurati una comunicazione regolare tra la macchina locale e i contenitori delle porte consentendo le impostazioni TCP sul lato host.
• Mantieni il medico aggiornato: Gli aggiornamenti regolari forniscono l’accesso alle ultime funzionalità e mantengono la compatibilità con moderni strumenti di intelligenza artificiale e framework.

Un dock correttamente configurato garantisce prestazioni ottimali durante l’esecuzione del modello AI ad alta intensità di risorse ambientali.

Crea un’app AI locale in 10 minuti con Dokar (Zero Cloud Commission)

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2: Locm Scarica ed esegui localmente

Una volta impostato il medico, il passo successivo è scaricare ed eseguire il LLM preminente. Piattaforme come Dokar Hub e Hugging Face offrono una varietà di modelli, tra cui lievi opzioni per versioni più forti e ad alta intensità di risorse. Come trasferirsi qui:

• Controlla i requisiti del modello: Rivedere le specifiche dei modelli, come dimensioni del file e requisiti VRAM per garantire la compatibilità con l’hardware.
• Inizia con un modello quantitato: Per un sistema con risorse limitate, i modelli quantitativi sono ottimi punti iniziali in quanto riducono le esigenze computazionali mantenendo le prestazioni adeguate.
• Esegui il modello: Utilizzare il comando delle porte per avviare il contenitore ed eseguire il modello localmente, assicurandoti che sia pronto per l’integrazione con l’applicazione.

Questo passaggio stabilisce le basi per la costruzione di applicazioni operate dall’IA, consentendo di eseguire LLM direttamente sulla macchina locale.

3: crea un’app AI con pitone e pallone

Con il tuo LLM in esecuzione a livello locale, ora puoi creare un’applicazione interattiva per utilizzare le sue capacità. Python, combinato con Flask Framework, è una scelta eccellente per la costruzione di una semplice interfaccia basata sul web. Ecco un’osservazione di alto livello del processo:

• Imposta il pallone: Usa il pallone per creare i punti di chiusura con il tuo LLM locale per attività come generazione di testo, riepilogo o interrogativi.
• Design Front-end: Crea un’interfaccia amichevole utilizzando l’HTML originale per consentire l’interazione spontanea con il modello AI.
• Integrato con Docker: Dokar Desktop funge da API locale, gestisce richieste e reazioni tra l’applicazione e LLM.

Questa configurazione consente di sperimentare vari modelli, perfezionare il codice e persino eseguire diversi modelli contemporaneamente, fornendo flessibilità e scalanza per i tuoi progetti di intelligenza artificiale.

Idee importanti per gli sviluppatori

Prima di immergersi nello sviluppo dell’IA locale, è necessario tenere a mente alcuni fattori importanti:

• Competenze tecniche: La familiarità con attrezzature come Python, Flask e VS Code è importante per personalizzare la scrittura, il debug e l’applicazione.
• Risorse del sistema: L’esecuzione di LLM localmente può essere ad alta intensità di risorse. Monitorare l’uso di GPU e CPU del sistema per evitare il sovraccarico dell’hardware.
• Opzioni autunnali: Se si affrontano problemi, prendi in considerazione temporaneamente l’utilizzo di LLM ospitato dal cloud per scopi di risoluzione dei problemi o di test.

Inoltre, chiudere sempre correttamente il desktop Doker dopo aver utilizzato le risorse di sistema per liberare ed evitare stress inutili sull’hardware.

Suggerimenti per l’ottimizzazione delle multe dell’IA locali

Per massimizzare l’efficienza e le prestazioni della configurazione di intelligenza artificiale locale, considera i seguenti suggerimenti:

• Il benchmark del modello di ricerca su piattaforme come abbracciare il viso per selezionare il modello più adatto per il tuo caso d’uso specifico.
• Inizia con piccoli modelli per familiarizzare con il processo di distribuzione prima di ridimensionare le persone più complesse e ad alta intensità di risorse.
• Monitorare l’uso delle risorse per identificare e affrontare regolarmente potenziali ostacoli, garantendo un funzionamento regolare.

Seguendo queste strategie, è possibile semplificare il processo di sviluppo e ottenere risultati migliori con le tue applicazioni di intelligenza artificiale locale.

Sblocca la capacità dello sviluppo dell’IA locale

La produzione di un’app AI locale con Dokar Desktop è un modo pratico e economico per sfruttare il potere dei modelli di grandi dimensioni. L’esecuzione di LLM localmente non solo elimina i costi ricorrenti del cloud, ma fornisce anche un maggiore controllo su dati e modelli. Con gli strumenti e le configurazioni giuste, è possibile creare una potente applicazione di intelligenza artificiale in pochi minuti, aprendo infinite possibilità di innovazione e utilizzo nello sviluppo dell’IA locale.

Credito mediatico: Matvidpro

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