เจาะลึกทดลองใช้งาน AI บนเครื่องพีซี: ตื่นเต้น ปวดหัว
Antonio G. Di Benedetto จาก The Verge เริ่มต้นทดสอบรันโมเดล AI ในเครื่องคอมพิวเตอร์โลคัลด้วย M5 Ultra Mac Studio และ Hermes Agent เพื่อความเป็นส่วนตัว

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Antonio G. Di Benedetto เริ่มต้นทดสอบใช้งาน AI บนฮาร์ดแวร์ในเครื่องเพื่อความปลอดภัยของข้อมูลส่วนตัว
- เลือกใช้แอปพลิเคชันเดสก์ท็อปโอเพนซอร์ส Hermes Agent บน M5 Ultra Mac Studio ที่มีหน่วยความจำ 256GB
- ทดลองติดตั้งโมเดลขนาดใหญ่ Qwen 3.8 Flash Next ที่มีพารามิเตอร์ถึง 1.25 แสนล้านพารามิเตอร์และขนาดไฟล์ราว 105GB
- เชื่อมต่อการทำงานผ่านบอต Telegram เพื่อควบคุมการทำงานจากโทรศัพท์มือถือได้สำเร็จ
การใช้งานเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์บนคลาวด์มักมาพร้อมกับความกังวลเรื่องการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล ทำให้นักรีวิวจาก The Verge ตัดสินใจก้าวเข้าสู่โลกของการรันโมเดล AI บนฮาร์ดแวร์ภายในเครื่อง เพื่อสำรวจความสามารถที่แท้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ภายนอก แม้จะต้องแลกมากับการตัดสินใจลงทุนซื้อคอมพิวเตอร์หรือแล็ปท็อปที่มีหน่วยความจำ RAM ราคาสูงก็ตาม โดยผู้เขียนยอมรับว่าตนเองไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI แต่ต้องการร่วมเดินทางเรียนรู้ไปพร้อมกับผู้อ่านเพื่อดูว่าความพยายามนี้คุ้มค่าหรือไม่
กระแสความตื่นตัวเรื่อง AI บนอุปกรณ์พกพาและเดสก์ท็อปกำลังมาแรงมากในขณะนี้ โดยเฉพาะแอปิลที่ชูจุดเด่นของ Mac รุ่นใหม่ในการประมวลผล AI ท้องถิ่น รวมถึงฝั่งวินโดวส์ที่มีเครื่อง RTX Spark พร้อมแรมสูงสุด 128GB จ่อคิววางจำหน่าย แนวคิดที่มีผู้ช่วยส่วนตัวทำงานอยู่ภายในกล่องบนโต๊ะทำงานและตอบสนองต่อเจ้าของเครื่องเพียงคนเดียว โดยไม่ต้องผ่านบริษัทผู้ให้บริการรายใหญ่อย่าง OpenAI, Google, Microsoft หรือ Anthropic จึงเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ใส่ใจเรื่องความเป็นส่วนตัว

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ในกระบวนการทดสอบบนเครื่อง M5 Ultra Mac Studio รวมถึงระบบ Mac และ Windows อื่นๆ ผู้เขียนได้เริ่มต้นติดตั้งโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLMs แบบโลคัล โดยเลือกใช้แอปพลิเคชันโอเพนซอร์สที่มีชื่อว่า Hermes Agent ซึ่งเป็นแอปเดสก์ท็อปที่รองรับทั้งระบบ macOS, Windows และ Linux และใช้งานได้ฟรีเมื่อรันกับโมเดลโลคัล เนื่องจากเครื่อง Mac Studio ที่ใช้มีหน่วยความจำรวมสูงถึง 256GB จึงสามารถรองรับโมเดลเกือบทุกขนาดที่มีอยู่บนโลกได้
การรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ท้องถิ่น (Local LLMs) กำลังกลายเป็นทางเลือกสำคัญสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลองค์กรหรือข้อมูลส่วนบุคคล ไม่ให้ถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการรายใหญ่ แม้จะต้องแลกกับต้นทุนฮาร์ดแวร์ที่สูงและการจัดการทรัพยากรเครื่องที่ซับซ้อนกว่า
ความท้าทายแรกที่ผู้ใช้ต้องเผชิญคือปริมาณของโมเดลที่มีอยู่มากมายมหาศาลจนยากจะนับไหว โดยโมเดลที่มีจำนวนพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวมักมีความสามารถสูงกว่าโมเดลขนาดเล็ก และเนื่องจากการรันบนเครื่องตัวเองไม่มีค่าใช้จ่ายเรื่องโทเค็น ผู้เขียนจึงตัดสินใจเริ่มต้นด้วยโมเดลขนาดใหญ่ทันทีผ่านอินเทอร์เฟซการตั้งค่าที่ใช้งานง่ายของ Hermes
โมเดลตัวแรกที่ถูกเลือกใช้งานคือ Qwen 3.8 Flash Next ซึ่งเป็นโมเดลที่มีพารามิเตอร์มากถึง 1.25 แสนล้านพารามิเตอร์ และมีขนาดไฟล์ประมาณ 105GB นอกจากนี้ยังมีแผนที่จะทดสอบโมเดล Qwen ขนาดเล็กอื่นๆ บนอุปกรณ์หลากหลายรุ่น เช่น M6 Mac Mini, M5 MacBook Air, แล็ปท็อป Asus TUF Gaming A14 ที่ใช้โปรเซสเซอร์ AMD Strix Halo และเครื่อง RTX Spark ในอนาคต
หลังจากใช้เวลาไม่นานในการติดตั้ง Hermes และโมเดล Qwen รวมถึงการตั้งค่าให้สามารถควบคุมผ่านบอต Telegram บนโทรศัพท์มือถือได้ อุปสรรคคลาสสิกอย่างหนึ่งของการใช้งาน AI ก็ปรากฏขึ้นตรงหน้า นั่นคือกล่องข้อความป้อนข้อมูลที่ทุกคนคุ้นเคย
ที่มา: The Verge
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น