Cloud AI vs Local AI? Chạy AI trực tiếp trên laptop cần chú ý gì?

Key Concepts

• Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs): Các mô hình AI được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
• Cloud AI: Các dịch vụ AI chạy trên nền tảng đám mây, ví dụ như ChatGBT, Claudi, Gemini.
• Local AI: Các mô hình AI chạy trực tiếp trên máy tính cá nhân hoặc thiết bị của người dùng.
• Edge AI: Tương tự Local AI, nhưng nhấn mạnh việc xử lý AI trên các thiết bị "ở rìa" mạng, gần nguồn dữ liệu (ví dụ: laptop, điện thoại, thiết bị IoT).
• Inference: Quá trình sử dụng một mô hình AI đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra kết quả mới.
• CPU Inference: Chạy inference bằng bộ xử lý trung tâm (CPU).
• GPU Inference: Chạy inference bằng bộ xử lý đồ họa (GPU).
• NPU Inference: Chạy inference bằng Neural Processing Unit (NPU), một loại bộ xử lý chuyên dụng cho các tác vụ AI.
• VRAM: Bộ nhớ video (Video RAM) trên card đồ họa, dùng để lưu trữ dữ liệu và mô hình AI khi chạy inference bằng GPU.
• Unify Memory: Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất, trong đó CPU và GPU chia sẻ cùng một vùng nhớ RAM vật lý.
• Foundation Model: Mô hình AI gốc, được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu và có thể được tinh chỉnh (fine-tune) cho các tác vụ cụ thể.
• Fine-tune: Quá trình tinh chỉnh một mô hình AI đã được huấn luyện trước đó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn để cải thiện hiệu suất cho một tác vụ cụ thể.
• Vision Language Model: Mô hình AI có khả năng hiểu và xử lý cả hình ảnh và ngôn ngữ.
• Token: Đơn vị cơ bản của văn bản mà mô hình ngôn ngữ lớn xử lý.
• Token trên giây (Tokens per second): Số lượng token mà mô hình AI có thể xử lý trong một giây, thước đo hiệu suất của mô hình.
• Anything AOM: Một phần mềm được sử dụng để phân tích tài liệu bằng AI.
• LM Studio: Một phần mềm được sử dụng để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy tính cá nhân.
• Diffusion B: Một phần mềm tạo ảnh AI trên máy Mac, sử dụng stable diffusion.
• Stable Diffusion: Một mô hình AI tạo ảnh phổ biến.

Ưu và Nhược Điểm của Việc Chạy AI trên Máy Tính Local

Ưu Điểm

• Miễn phí và không giới hạn: Không tốn phí sử dụng, không giới hạn số lần truy vấn, chat, phân tích hoặc tạo ảnh (ngoại trừ giới hạn kỹ thuật).
• Lựa chọn mô hình đa dạng: Có thể lựa chọn nhiều mô hình ngôn ngữ hoặc hình ảnh khác nhau (ví dụ: GMA 3, Lama, CLOM, quen), phù hợp với nhu cầu cụ thể. Các mô hình này có thể được tinh chỉnh cho các mục đích cụ thể như kể chuyện, xử lý tiếng Việt, xử lý hình ảnh, trích xuất tài liệu.
• Bảo mật: Thông tin được xử lý nội bộ trên máy, không chia sẻ với bên ngoài, đảm bảo quyền riêng tư. Đặc biệt quan trọng trong môi trường doanh nghiệp.

Nhược Điểm

• Phụ thuộc vào cấu hình: Cấu hình máy yếu có thể dẫn đến tốc độ chậm. Cần bộ xử lý đồ họa rời hoặc máy Mac để đạt hiệu suất tốt.
• Mô hình kém thông minh hơn: Do giới hạn phần cứng, các mô hình chạy trên máy tính cá nhân thường không thông minh, không giỏi và không chính xác bằng các mô hình trên cloud (ví dụ: không thể chạy GPT-4o trên máy tính cá nhân).
• Khó khăn trong việc thiết lập hệ thống server nội bộ: Việc thiết lập server riêng để chạy AI cho công ty có thể không thành công hoặc tốn kém.

Khi Nào Nên Sử Dụng AI trên Máy Tính Local

• Định dạng văn bản: Chuyển đổi văn bản sang dạng gạch đầu dòng hoặc bảng.
• Tạo ảnh minh họa: Sử dụng các phần mềm như Diffusion B (stable diffusion) để tạo ảnh.
• Phân tích tài liệu: Sử dụng Anything AOM kết hợp với LM Studio để hỏi đáp và phân tích tài liệu.
• Nhận diện chữ trong ảnh: Sử dụng LM Studio với các mô hình Vision Language Model để trích xuất chữ từ ảnh.

Ngược lại, nếu không có ràng buộc về bảo mật, Cloud AI thường làm tốt hơn và hiệu quả hơn cho đa số các tác vụ khác.

Các Yếu Tố Cần Thiết Để Chạy AI trên Máy Tính

Cách Chạy Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

• CPU Inference: Chạy bằng CPU (chậm hơn).
• GPU Inference: Chạy bằng bộ xử lý đồ họa (tốt hơn).
• NPU Inference: Chạy bằng NPU (chưa phổ biến).

Ưu tiên chạy inference bằng bộ xử lý đồ họa. Dung lượng VRAM của card đồ họa càng lớn càng tốt để load được các model lớn hơn.

So Sánh Tốc Độ Inference

• GPU rời (ví dụ: RTX 4060): Tốc độ nhanh.
• Máy Mac (chip M): Tốc độ nhanh do kiến trúc Unify Memory.
• CPU (Intel, AMD): Tốc độ chậm hơn.
• Snapdragon X Elite (CPU): Tốc độ khá ổn so với Intel và AMD.

Lựa Chọn Phần Cứng

• Laptop Windows: Ưu tiên máy có bộ xử lý đồ họa rời (Nvidia hoặc AMD) và VRAM lớn.
• Máy Mac: Chọn máy có dung lượng RAM cao nhất có thể (16GB trở lên).
• Laptop AMD Ryzen AI Max Plus: Có kiến trúc Unify Memory, chia sẻ RAM giữa CPU và GPU, băng thông cao.

Kết Luận

Việc chạy AI trên máy tính cá nhân (Local AI) mang lại lợi ích về chi phí, bảo mật và khả năng tùy chỉnh mô hình. Tuy nhiên, nó đòi hỏi cấu hình máy tính đủ mạnh và có thể bị giới hạn về hiệu năng so với Cloud AI. Khi lựa chọn laptop để chạy AI, cần ưu tiên các yếu tố như bộ xử lý đồ họa rời (đối với Windows), dung lượng RAM lớn (đối với Mac), và kiến trúc Unify Memory (đối với AMD Ryzen AI Max Plus). Quan trọng nhất, một chiếc laptop AI tốt phải là một chiếc laptop tốt trước đã, đáp ứng được các nhu cầu sử dụng hàng ngày.