Trong thời đại số, việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên nền tảng đám mây đã trở nên phổ biến. Tuy nhiên, việc phải gửi dữ liệu cá nhân lên máy chủ từ xa luôn tiềm ẩn những lo ngại về quyền riêng tư. Thêm vào đó, nhiều công cụ AI mạnh mẽ lại yêu cầu phí đăng ký đắt đỏ, và người dùng thường không có quyền kiểm soát nhiều về cách chúng hoạt động.
Với tốc độ cải thiện nhanh chóng của các mô hình AI cục bộ, tôi đã tự hỏi liệu việc tự chạy LLM trên thiết bị cá nhân có thực sự khả thi và hiệu quả hay không. Có rất nhiều lý do để thử nghiệm việc tự host các mô hình ngôn ngữ lớn, vì vậy tôi đã quyết định thử sức, và kết quả thực sự khiến tôi ngạc nhiên.
Ollama – Giải Pháp Đơn Giản Hóa Việc Chạy LLM Cục Bộ
Dễ dàng thiết lập ngay cả với người mới
Đối với hệ thống của tôi, Ollama đóng vai trò là công cụ cốt lõi để vận hành các mô hình ngôn ngữ. Nếu bạn chưa từng nghe đến, 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, không cần phải xử lý thủ công tất cả các cấu hình backend phức tạp thường đi kèm với các LLM cục bộ khác. Ollama hoạt động hoàn toàn trên máy tính của bạn, đảm bảo rằng cả mô hình và dữ liệu đều được giữ cục bộ, tăng cường quyền riêng tư. Nền tảng này 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 của riêng mình. Ollama cũng tự động xử lý các tối ưu hóa để đảm bảo các mô hình chạy hiệu quả dựa trên cấu hình phần cứng hiện có của bạn.
Mặc dù Ollama không được container hóa theo mặc định, tôi đã chạy toàn bộ hệ thống bên trong Docker để giữ mọi thứ tách biệt 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.
Giao diện truy cập và quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong Ollama, thể hiện sự đơn giản trong việc thiết lập hệ thống AI cục bộ.
Để có 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 vào API của Ollama, cung cấp một giao diện trò chuyện rõ ràng để bạn tương tác với các mô hình của mình. Tôi đã triển khai hệ thống 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.
Biểu tượng (logo) của Ollama, nền tảng cho phép người dùng tải xuống và chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở trực tiếp trên máy tính cá nhân.
Hiệu Suất Đáng Ngạc Nhiên Của LLM Trên Phần Cứng Cá Nhân
Trải nghiệm mượt mà ngoài mong đợi
Bước đầu tiên là chọn đúng mô hình, và tôi đã quyết định sử dụng mô hình DeepSeek R1 với 7 tỷ tham số (7B parameter). Tôi đang chạy mọi thứ trên một chiếc MacBook Air với chip M1 và 16GB bộ nhớ hợp nhất (unified memory). Rõ ràng đây không phải là một cỗ máy được xây dựng cho các tác vụ AI nặng, nhưng tôi đã rất ngạc nhiên về khả năng xử lý của nó.
Miễn là tôi chỉ cho phép LLM chạy một mình, mọi thứ đều hoạt động hoàn hảo. Nó chỉ bắt đầu chậm lại nếu tôi cố gắng thực hiện các tác vụ khác trên MacBook trong khi mô hình đang hoạt động.
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 đối với phần cứng dân dụng. Nhưng vì tôi chỉ sử dụng mô hình 7B, nó vẫn có thể quản lý được ngay cả trên chiếc MacBook của mình.
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 ra 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 nhiều, nhưng nó được coi là một trong những mô hình nhẹ hơn, hiệu quả hơn mà vẫn hoạt động tốt cho các tác vụ hữu ích.
Ngay cả với những giới hạn 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 qua mức 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.
Tuy nhiên, ngay cả với một thiết lập khiêm tốn, việc chạy LLM cục bộ hóa ra lại cực kỳ thực tế một cách đáng ngạc nhiên. Nếu bạn không chỉ muốn chạy LLM, bạn thậm chí có thể thử biến chiếc PC cũ của mình thành một trung tâm lưu trữ AI đầy đủ chức năng cho các tác vụ khác.
LLM Cục Bộ: Tiềm Năng Lớn Nhưng Chưa Hoàn Toàn Thay Thế ChatGPT
Vẫn cần đến các mô hình đám mây trong một số trường hợp
Mặc dù tôi rất thích thú khi chạy một mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ, nhưng nó vẫn chưa hoàn toàn thay thế được các công cụ như ChatGPT đối với tôi. Tôi chủ yếu sử dụng hệ thống cục bộ của mình cho các tác vụ nhẹ hơn hoặc khi tôi không có kết nối internet, chẳng hạn như khi đang 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 cần hiệu suất, độ chính xác hoặc kiến thức chuyên sâu mà các mô hình dựa trên đám mây cung cấp, và đó là lúc tôi chuyển về sử dụng 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 đến mức buồn cười. Nó khẳng định chiếc iPhone gốc ra mắt vào năm 1986, điều này rõ ràng là không chính xác, và tôi đã cười rất nhiều khi thử các câu hỏi tương tự.
Mô hình DeepSeek-R1 chạy cục bộ trên MacBook trả về thông tin sai về iPhone đầu tiên, cho thấy giới hạn của các mô hình LLM nhỏ.
Nếu bạn đang nghĩ đến việc chạy một mô hình ngôn ngữ lớn trên Raspberry Pi hoặc các phần cứng tiêu thụ ít năng lượng khác, bạn sẽ phải hạ thấp kỳ vọng của mình 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 xử lý 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 sở hữu phần cứng cực kỳ mạnh mẽ để chạy các mô hình lớn hơn nhiều cục bộ, việc đạt được trải nghiệm tương tự vẫn chưa thực tế vào thời điểm hiện tại.
Việc tự host các mô hình ngôn ngữ lớn như DeepSeek R1 bằng Ollama trên phần cứng cá nhân đã mở ra một hướng đi đầy hứa hẹn cho những ai quan tâm đến quyền riêng tư và khả năng kiểm soát AI. Mặc dù các mô hình 7 tỷ tham số vẫn có thể đáp ứng tốt các tác vụ cơ bản và hoạt động đáng ngạc nhiên trên phần cứng khiêm tốn như MacBook Air M1, chúng vẫn chưa thể hoàn toàn thay thế sức mạnh và sự toàn diện của các nền tảng AI đám mây như ChatGPT, đặc biệt đối với các yêu cầu phức tạp hoặc cần thông tin cập nhật. Tương lai của AI có thể nằm ở sự kết hợp linh hoạt giữa sức mạnh đám mây và sự tiện lợi, an toàn của các giải pháp cục bộ. Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn về trải nghiệm tự host LLM nhé!
