𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗟𝗟𝗠 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗟𝗼𝗰𝗮𝗹 𝗔𝗜 𝗖𝗼𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁𝘀
Giờ đây, bạn có thể xây dựng các hệ thống AI phức tạp ngay trên phần cứng của chính mình. Local AI đang tiến xa hơn việc chỉ là những cuộc trò chuyện đơn thuần. Các công cụ mã nguồn mở mới cho phép bạn vận hành các agent và hệ thống phân tích mà không cần đến các API đám mây đắt đỏ.
Dưới đây là ba cập nhật lớn trong lĩnh vực local AI:
ByteDance DeerFlow Đây là một framework để xây dựng các autonomous agent. Nó sử dụng sandbox, bộ nhớ (memories) và các subagent để xử lý các tác vụ dài như nghiên cứu và lập trình. Nó cung cấp cấu trúc cần thiết để vận hành các quy trình làm việc (workflows) của agent một cách tinh vi bằng cách sử dụng các mô hình local trên GPU của chính bạn.
Phân tích chứng khoán tự lưu trữ (Self-Hosted Stock Analysis) Dự án GitHub này sử dụng LLM để phân tích cổ phiếu trên nhiều thị trường. Nó thu thập tin tức và dữ liệu thị trường theo thời gian thực để tạo ra một bảng điều khiển quyết định (decision dashboard). Vì được tự lưu trữ (self-hosted), bạn có thể chạy nó miễn phí bằng cách sử dụng local inference và quantization. Đây là một bản thiết kế mẫu để sử dụng các mô hình mở với dữ liệu tài chính.
Local AI Copilot trên máy tính theo thời gian thực Việc xây dựng một AI copilot cho các cuộc gọi trực tiếp là rất khó khăn. Các nhà phát triển đang giải quyết các vấn đề về độ trễ (latency) cần thiết cho việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản (speech-to-text) và xử lý LLM theo thời gian thực. Điều này bao gồm việc tối ưu hóa quá trình tải mô hình và sử dụng các công cụ suy luận (inference engines) hiệu quả để đảm bảo AI phản hồi nhanh chóng trên các máy tính để bàn tiêu chuẩn.
Những công cụ này cho thấy bạn không cần một ngân sách đám mây khổng lồ để xây dựng AI tiên tiến. Bạn chỉ cần các framework mã nguồn mở phù hợp và các mô hình local đã được tối ưu hóa.
Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi