Przejdź do treści

Bezpłatny lokalny serwer AI w domu: przewodnik krok po kroku z wykorzystaniem Ollama i OpenWebUI

free local AI server at home

Czy kiedykolwiek rozważałeś uruchomienie własnego serwera AI z wygody swojego domu? Dzięki narzędziom takim jak Ollama jest to łatwiejsze niż myślisz. Nie musisz być ekspertem, aby to zrobić, a co najlepsze? Jest to całkowicie bezpieczne, ponieważ wszystko działa lokalnie na Twoim sprzęcie, a nie w chmurze. Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez proces krok po kroku, pokazując, jak zainstalować i skonfigurować własny prywatny serwer AI przy użyciu zwykłego laptopa.

Niezależnie od tego, czy używasz Windows, Linux czy macOS, ten przewodnik będzie dla Ciebie odpowiedni. No to zaczynamy!

Dlaczego warto używać lokalnego serwera AI?

Uruchamianie modeli AI lokalnie ma kilka zalet:

  • Prywatność danych — Wszystkie dane są przetwarzane na Twoim urządzeniu, co zapewnia, że ​​poufne informacje nigdy nie wymkną się spod Twojej kontroli.
  • Dostępność offline — Modele AI mogą działać bez połączenia internetowego, co czyni je idealnymi do środowisk zdalnych lub offline.
  • Opłacalność — Unikasz opłat za usługi w chmurze za zasoby obliczeniowe, ponieważ wszystko działa na Twoim sprzęcie.
  • Dostosowywanie — Możesz dostosować modele do konkretnych potrzeb lub preferencji bez zewnętrznych ograniczeń.
  • Możliwość nauki — Konfigurowanie i uruchamianie lokalnych modeli AI pogłębia wiedzę techniczną i zapewnia praktyczne doświadczenie.

Krok 1: Instalowanie Ollama

Ollama to lekka aplikacja, która umożliwia lokalne uruchamianie modeli AI.

  • Odwiedź ollama.com i pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego.
  • Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby przeprowadzić szybką i łatwą instalację.

Krok 2: Dodawanie pierwszego modelu AI

Aby zacząć, dodajmy model Llama 3.2.

  • Odwiedź ollama.com/library, aby przejrzeć dostępne modele.
  • Wybierz model, który odpowiada Twoim potrzebom. Na potrzeby tego przewodnika wybrałem llama3.2:3B, lekki model o wielkości około 2 GB, idealny do ogólnych zadań. Wystarczy skopiować polecenie instalacji i wkleić je do terminala:
ollama run llama3.2:3b
  • Poczekaj na zakończenie pobierania.
ollama ai

Teraz możesz zacząć zadawać pytania w terminalu.

Krok 3: Dodawanie interfejsu graficznego

Korzystanie z terminala może być mało wygodne, więc rozbudujmy konfigurację o OpenWebUI, przyjazny dla użytkownika interfejs graficzny.

Krok 3.1: Zainstaluj Dockera

Docker upraszcza uruchamianie aplikacji, takich jak OpenWebUI.

  • Pobierz Docker Desktop z docker.com i postępuj zgodnie z instrukcjami instalacji
  • Uruchom Docker Desktop, aby upewnić się, że aplikacja działa poprawnie.

Krok 3.2: Zainstaluj OpenWebUI

  • Odwiedź docs.openwebui.com i postępuj zgodnie z instrukcjami instalacji. Wystarczy skopiować polecenie i wkleić je do terminala, aby skonfigurować OpenWebUI.
openwebui
  • Otwórz Docker Desktop, aby zobaczyć działający kontener.
docker desktop
  • Uzyskaj dostęp do interfejsu, odwiedzając localhost:3000 w przeglądarce.

Utwórz konto i możesz zacząć eksplorować!


Eksplorowanie możliwości AI

Gdy serwer AI jest uruchomiony i działa, możliwości są ogromne. Oto kilka praktycznych przykładów:

  1. Podsumowanie: Poproś swoją sztuczną inteligencję o podsumowanie artykułu.
 Podsumuj następujący artykuł: [Wklej tutaj treść]
  1. Optymalizacja kodu: Poproś o ulepszenia swojego kodu.
 Zoptymalizuj ten kod: [Wklej kod tutaj]
  • Nauka języka: Tłumacz zdania lub uzyskaj wyjaśnienia gramatyczne.
 Przetłumacz to zdanie na język hiszpański i wyjaśnij gramatykę.
  • Pisanie kreatywne: Twórz historie lub dialogi w wielu językach.
 Napisz zabawny dialog między kotem a robotem. 

Dodawanie zaawansowanych modeli

Chcesz więcej mocy? Zainstaluj zaawansowane modele bezpośrednio z panelu administracyjnego w OpenWebUI.

Przejdź do Settings > Models i przejrzyj dostępne opcje.

  • Dodaj większe modele, takie jak qwen2.5-coder:14B, do zaawansowanych zadań, takich jak generowanie kodu Pythona:
add new models

Wybierz nowy model z menu pulpitu nawigacyjnego i przetestuj go, na przykład:

 Napisz kod Pythona, aby symulować rzucanie kostką.
  • Dodaj model zaprojektowany do analizy obrazu, takiej jak llama3.2-vision:11b:
ollama vision

Teraz prześlij zdjęcie i zadaj pytania takie jak:

 Czy ktoś na tym zdjęciu nosi okulary? 

Podsumowanie

Gratulacje! Skonfigurowałeś prywatny serwer AI, który jest bezpieczny i pełen możliwości. Może pomóc w wielu sprawach zaczynając dd odpowiadania na złożone pytania po pomoc w programowaniu. Twój serwer AI jest teraz potężnym narzędziem na wyciągnięcie ręki.

Jeśli ten przewodnik okazał się pomocny, koniecznie polub film i zasubskrybuj mój kanał na YouTube, aby być na bieżąco z materiałami które Tworzę.

AWS Lambda: OCR i Tłumaczenie Tekstu w Chmurze AWS
Jak zostać DevOpsem – Roadmapa dla początkujących

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *