هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی

هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی چیست؟ معرفی کامل Google AI Edge Gallery، Jan و بهترین مدل‌های قابل اجرا روی موبایل بدون اینترنت. راهنمای نصب و مزایای امنیتی.

هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی

پاسخ مستقیم به این سوال که هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی در حال حاضر چه گزینه‌هایی دارد، به سرعت در حال توسعه است. گوگل به تازگی با معرفی Google AI Edge Gallery انقلابی در این حوزه ایجاد کرده که امکان اجرای مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی را به صورت کاملاً آفلاین روی گوشی‌های اندروید فراهم می‌کند. علاوه بر این، اپلیکیشن‌های دیگری مانند GPT4All، Llama.cpp و Mistral نیز قابلیت اجرای مدل‌های سبک‌وزن را روی موبایل ارائه می‌دهند.

معرفی انقلاب جدید: اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی گوشی بدون اینترنت

ظهور هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی یکی از تحولات شگفت‌انگیز سال‌های اخیر محسوب می‌شود. برای سال‌ها، قدرت پردازش مدل‌های بزرگ زبانی منحصر به سرورهای ابری با توان محاسباتی فوق‌العاده بود. اما امروزه، با بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و پیشرفت سخت‌افزار موبایل، این رویا به واقعیت پیوسته است. این تحول نه تنها دسترسی به هوش مصنوعی را در هر مکان و هر زمان ممکن ساخته، بلکه نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را نیز به طور چشمگیری کاهش داده است. کاربران اکنون می‌توانند محرمانه‌ترین سوالات خود را بدون نگرانی از ارسال اطلاعات به سرورهای خارجی، با مدل‌های محلی مطرح کنند. این پیشرفت، به ویژه در شرایطی که دسترسی به اینترنت با نوسانات و محدودیت‌هایی روبرو است، به یک ضرورت تبدیل شده است. شرکت شهاب با درک این نیاز حیاتی، همواره در خط مقدم ارائه راهکارهای بومی و امن در حوزه مدل های زبانی بزرگ قرار دارد.

Google AI Edge Gallery: پیشگام رسمی از سوی غول جست‌وجو

در تابستان ۱۴۰۳، گوگل پروژه آزمایشی جالب توجهی را با نام Google AI Edge Gallery رونمایی کرد. این اپلیکیشن که هم‌اکنون در مرحله آلفا قرار دارد، یک گالری از مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز است که مستقیماً از پلتفرم Hugging Face گردآوری شده‌اند. نکته کلیدی اینجاست که کاربر پس از دانلود مدل مورد نظر خود، می‌تواند آن را به صورت کاملاً آفلاین روی دستگاه اندرویدی خود اجرا کند. این یعنی هیچ دادهای به سرورهای گوگل یا هیچ سرویس دیگری ارسال نمی‌شود و تمام پردازش‌ها روی پردازنده گوشی انجام می‌گیرد. رابط کاربری این برنامه به سادگی طراحی شده و دسته‌بندی‌های متنوعی مانند “پرسش از تصویر”، “گفتگوی هوش مصنوعی” و “آزمایشگاه فرمان” را در بر می‌گیرد. برای مثال، شما می‌توانید مدل Gemma 3n گوگل را دانلود کرده و از آن برای مکالمه، خلاصه‌سازی متن یا حتی کمک در کدنویسی به صورت آفلاین استفاده کنید. این ابتکار عمل گوگل، نشان‌دهنده جهت‌گیری آینده صنعت به سمت محاسبات لبه‌ای (Edge Computing) در حوزه هوش مصنوعی است.

مزایا و محدودیت‌های Google AI Edge Gallery

استفاده از Google AI Edge Gallery مزایای متعددی دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به استقلال کامل از اینترنت، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و رایگان بودن آن اشاره کرد. همچنین، دسترسی به مجموعه‌ای متنوع از مدل‌های بهینه‌شده برای اجرا روی موبایل، فرصت آزمایش و مقایسه را برای کاربران فراهم می‌آورد. با این حال، محدودیت‌های مهمی نیز وجود دارد. اولاً، سرعت و کیفیت پاسخ‌دهی به شدت به قدرت سخت‌افزار گوشی شما بستگی دارد. گوشی‌های رده بالا با تراشه‌های قدرتمند مانند Snapdragon 8 Gen 3 یا Apple A17 Pro عملکرد به مراتب بهتری نسبت به گوشی‌های میان‌رده یا اقتصادی دارند. ثانیاً، اندازه مدل‌هایی که می‌توان روی گوشی اجرا کرد، محدود است. مدل‌های بسیار بزرگ (با پارامترهای چند ده میلیاردی) همچنان نیاز به سرور دارند. مدل‌های موجود در این گالری معمولاً نسخه‌های کوچک‌شده (Quantized) و بهینه‌شده‌ای هستند که دقت آن‌ها ممکن است نسبت به نسخه کامل کمی کاهش یافته باشد. با این وجود، برای بسیاری از کاربردهای روزمره، این دقت کاملاً کافی و قابل قبول است.

اپلیکیشن‌های شخص ثالث: دنیایی از انتخاب‌ها

پیش از اقدام گوگل، جامعه متن‌باز و توسعه‌دهندگان مستقل، پیشگامان اصلی حوزه هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی بودند. اپلیکیشن‌هایی مانند GPT4All، Llama.cpp، KoboldCpp و Mancer این امکان را فراهم کردند که کاربران با دانش فنی نسبی، مدل‌های متن‌باز معروفی مانند Llama 3، Mistral و Phi-3 را روی کامپیوتر و حتی موبایل خود اجرا کنند. این برنامه‌ها معمولاً یک سرور محلی روی دستگاه ایجاد می‌کنند و از طریق یک رابط وب یا برنامه موبایل به آن متصل می‌شوند. برای کاربران عادی که به دنبال تجربه‌ای ساده‌تر هستند، اپلیکیشن‌های تمام‌عیاری مانند ChatGPT-Next یا Jan وجود دارند که نصب و مدیریت مدل‌ها را بسیار ساده کرده‌اند. این برنامه‌ها اغلی از فروشگاه‌های اپلیکیشن مانند F-Droid (برای اندروید) یا به صورت مستقیم از گیت‌هاب قابل دریافت هستند. نکته حائز اهمیت در استفاده از این ابزارها، لزوم دانلود فایل‌های سنگین مدل (که ممکن است از ۲ گیگابایت تا ۱۰ گیگابایت حجم داشته باشند) است که نیاز به فضای ذخیره‌سازی کافی روی گوشی دارد.

مدل‌های فارسی‌زبان: قدم‌های اولیه در مسیر استقلال

یکی از سوالات رایج کاربران ایرانی این است که آیا مدل های زبانی بزرگ فارسی‌زبان نیز قابلیت اجرا به صورت آفلاین روی موبایل را دارند؟ پاسخ در حال حاضر مثبت اما با قید و شرط است. پروژه‌های متن‌باز داخلی و بین‌المللی در حال کار بر روی بهینه‌سازی مدل‌هایی مانند ParsBERT، PersianLLaMA و Ajial برای اجرا روی منابع محدود هستند. برخی از این مدل‌های کوچک‌شده (مانند PersianLLaMA با ۷ میلیارد پارامتر که تا ۴ بیت کوانتیزه شده) می‌توانند روی گوشی‌های نسبتاً قدرتمند اجرا شوند. کیفیت خروجی این مدل‌ها در مقایسه با مدل‌های غول‌پیکر انگلیسی‌زبان پایین‌تر است، اما برای تولید متن عمومی، ترجمه ساده و پاسخ به سوالات متداول به زبان فارسی کفایت می‌کنند. انتظار می‌رود با پیشرفت فناوری‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی، شاهد ظهور مدل‌های فارسی قدرتمندتر و سبک‌وزن‌تری در ماه‌های آینده باشیم. شرکت شهاب به عنوان یک بازیگر فعال در این عرصه، پیگیرترین تحولات در زمینه بومی‌سازی و استقرار مدل‌های فارسی است و می‌تواند سازمان‌ها را در این مسیر یاری کند.

مقایسه فنی: کدام مدل برای گوشی من مناسب است؟

انتخاب بهترین هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی به عوامل متعددی بستگی دارد: قدرت پردازنده گوشی، حجم حافظه رم (RAM)، فضای ذخیره‌سازی آزاد و نیازهای خاص کاربر. برای ارائه یک راهنمای عملی، مدل‌های رایج را در جدول زیر با هم مقایسه کرده‌ایم.

نام مدل	حجم تقریبی (پس از فشرده‌سازی)	حداقل رم توصیه شده	کیفیت پاسخ‌دهی (به فارسی)	بهترین کاربرد
Gemma 3n (2B)	~۱.۵ گیگابایت	۴ گیگابایت	متوسط (ترجمه خوب)	مکالمه عمومی، خلاصه‌سازی
Phi-3-mini (3.8B)	~۲.۲ گیگابایت	۴ گیگابایت	خوب	استدلال منطقی، پاسخ به سوالات
Llama 3 (8B-Q4)	~۴.۵ گیگابایت	۶ گیگابایت	خوب (با پشتیبانی نسبی فارسی)	تولید محتوای خلاقانه، کدنویسی
Mistral (7B-Q4)	~۴ گیگابایت	۶ گیگابایت	خوب	دستورات پیچیده، تحلیل متن
PersianLLaMA (7B-Q4)	~۴ گیگابایت	۶ گیگابایت	خوب (تخصصی فارسی)	تولید متن فارسی، کمک پژوهشی
Qwen (1.8B)	~۱ گیگابایت	۳ گیگابایت	متوسط	کارهای سبک روزمره، چت ساده

همانطور که مشاهده می‌کنید، یک موازنه همیشگی بین اندازه مدل، کیفیت خروجی و نیازمندی‌های سخت‌افزاری وجود دارد. برای کاربران مبتدی که گوشی میان‌رده دارند، شروع با مدل‌های بسیار سبک مانند Gemma 3n یا Qwen پیشنهاد می‌شود. برای مالکان گوشی‌های گیمینگ یا پرچمدار با رم ۸ گیگابایت به بالا، تجربه مدل‌هایی مانند Llama 3 8B می‌تواند رضایت‌بخش باشد. نکته دیگر، فرمت کوانتیزاسیون است. مدل‌ها معمولاً در فرمت‌های Q4 (۴ بیت)، Q5 یا Q8 ارائه می‌شوند. هرچه این عدد کمتر باشد، مدل فشرده‌تر و سریع‌تر اما با دقت کمی پایین‌تر اجرا می‌شود.

راهنمای گام‌به‌گام نصب و راه‌اندازی یک هوش مصنوعی آفلاین

برای آن دسته از کاربرانی که می‌خواهند برای اولین بار یک هوش مصنوعی آفلاین روی گوشی خود نصب کنند، در اینجا یک راهنمای ساده مبتنی بر اپلیکیشن کاربرپسند Jan ارائه می‌دهیم. Jan یک پلتفرم متن‌باز است که مدیریت مدل‌های محلی را بسیار آسان کرده است.

مرحله اول: نصب اپلیکیشن مدیریت مدل. ابتدا فایل APK اپلیکیشن Jan را از وبسایت رسمی آن (https://jan.ai/) یا از فروشگاه F-Droid دانلود و نصب کنید. پس از باز کردن برنامه، با یک محیط تمیز و سازمان‌یافته روبرو می‌شوید.

مرحله دوم: انتخاب و دانلود مدل. به بخش “Hub” یا “Model Store” در برنامه بروید. در اینجا فهرستی از مدل‌های محبوب مشاهده خواهید کرد. می‌توانید بر اساس حجم، عملکرد یا محبوبیت فیلتر کنید. برای شروع، مدل Mistral 7B Instruct v0.2 Q4 یک انتخاب عالی و متعادل است. روی دکمه دانلود کلیک کنید. با توجه به حجم حدود ۴ گیگابایتی، این فرآیند ممکن است چند دقیقه تا نیم ساعت (بسته به سرعت اینترنت) طول بکشد. حتماً از اتصال WiFi استفاده کنید.

مرحله سوم: پیکربندی و شروع چت. پس از اتمام دانلود، مدل در لیست مدل‌های محلی شما ظاهر می‌شود. روی آن کلیک کنید تا صفحه پیکربندی باز شود. در اینجا می‌توانید پارامترهایی مانند “دمای” پاسخ‌دهی (temperature) که خلاقیت مدل را کنترل می‌کند، یا حداکثر طول توکن خروجی را تنظیم کنید. برای شروع، مقادیر پیش‌فرض مناسب هستند. حالا روی “Start Chat” کلیک کنید.

مرحله چهارم: تعامل با مدل. اکنون شما یک رابط چت مشابه ChatGPT اما کاملاً آفلاین دارید. می‌توانید سوال خود را به فارسی یا انگلیسی تایپ کنید. اولین پاسخ ممکن است با تاخیر چند ثانیه‌ای مواجه شود (زیرا مدل در حال بارگذاری در حافظه است)، اما پاسخ‌های بعدی سریع‌تر خواهند بود. می‌توانید از مدل بخواهید برای شما داستان بنویسد، ایمیل تهیه کند، مفاهیم را توضیح دهد یا در حل مسئله کمک کند.

مرحله پنجم: مدیریت و بهینه‌سازی. اگر با سرعت پاسخ‌دهی مشکل دارید، می‌توانید در تنظیمات مدل، از فرمت کوانتیزاسیون سنگین‌تر (مثلاً Q3) استفاده کنید یا یک مدل کوچک‌تر را امتحان کنید. همچنین اطمینان حاصل کنید که سایر برنامه‌های در حال اجرا را بسته‌اید تا رم بیشتری آزاد شود.

کاربردهای عملی و روزمره هوش مصنوعی آفلاین

حال که با نحوه راه‌اندازی آشنا شدیم، بیایید ببینیم هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی در عمل چه مشکلاتی را می‌تواند حل کند. این فناوری فقط یک وسیله سرگرمی نیست، بلکه یک دستیار قدرتمند شخصی است که همیشه در جیب شماست.

۱. دستیار نویسندگی و تولید محتوا: در مترو، مطب دکتر یا هرجایی که اینترنت ندارید، می‌توانید از مدل محلی بخواهید پیش‌نویس یک پست وبلاگ، یک گزارش کاری یا حتی ایده‌هایی برای کپشن اینستاگرام به شما بدهد. می‌توانید لحن و سبک نوشتار را مشخص کنید.

۲. معلم خصوصی همیشه همراه: برای دانش‌آموزان و دانشجویان، این یک موهبت است. می‌توانید یک مفهوم پیچیده فیزیک یا ریاضی را از مدل بپرسید و آن را بارها و بارها توضیح دهد. می‌توانید از آن بخواهید سوالات تمرینی برای شما تولید کند یا متنی که خوانده‌اید را خلاصه کند.

۳. مترجم فوری و خصوصی: هنگام مطالعه یک مقاله خارجی یا مکالمه با یک فرد خارجی، می‌توانید جملات را به مدل بدهید و ترجمه نسبتاً دقیقی دریافت کنید. از آنجایی که همه‌چیز محلی است، هیچ نگرانی از بابت افشای محتوای حساس ترجمه‌شده وجود ندارد.

۴. برنامه‌نویس کمکی: توسعه‌دهندگان می‌توانند قطعات کد را برای اشکال‌زدایی یا توضیح به مدل نشان دهند. مدل می‌تواند توابع ساده بنویسد، خطاها را تفسیر کند یا الگوریتم‌ها را به زبان ساده توضیح دهد. البته برای پروژه‌های بسیار بزرگ، همچنان به مدل‌های ابری قدرتمندتر نیاز است.

۵. مشاور خلاق و ایده‌پرداز: چه در حال برنامه‌ریزی برای یک سفر باشید، چه به دنبال ایده برای یک هدیه تولد یا نام‌گذاری یک کسب‌وکار جدید، مدل آفلاین می‌تواند لیستی از ایده‌های خلاقانه و مرتبط تولید کند. این تعامل می‌تواند مانند یک طوفان فکری دیجیتال عمل کند.

چالش‌ها، محدودیت‌ها و آینده پیش‌رو

با وجود همه شگفتی‌ها، هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی هنوز در ابتدای راه است و با چالش‌هایی روبروست. بزرگترین چالش، محدودیت دانش مدل‌های محلی است. این مدل‌ها بر اساس داده‌های تاریخی آموزش دیده‌اند و از وقایع جاری، اخبار تازه یا اطلاعات بسیار تخصصی و به‌روز اطلاعی ندارند. برخلاف ChatGPT که می‌تواند به اینترنت متصل شود، مدل آفلاین شما فقط به آنچه در زمان آموزش یاد گرفته متکی است. چالش دوم، مصرف باتری و حرارت است. اجرای مدل‌های بزرگ عملیات سنگینی برای پردازنده (CPU) و واحد پردازش گرافیکی (GPU) گوشی است که می‌تواند به سرعت باتری را خالی کند و دستگاه را گرم کند. استفاده طولانی‌مدت ممکن است عملی نباشد. چالش سوم، مدیریت فضای ذخیره‌سازی است. یک مدل ۴ گیگابایتی بخش قابل توجهی از فضای بسیاری از گوشی‌ها را اشغال می‌کند.

اما آینده بسیار درخشان به نظر می‌رسد. تراشه‌سازانی مانند کوالکام، مدیاتک و اپل در حال طراحی واحدهای پردازشی اختصاصی (NPU) با قدرت بیشتر و مصرف انرژی کمتر برای کارهای هوش مصنوعی هستند. پیش بینی می‌شود تا دو سال آینده، اجرای مدل‌هایی با ۲۰ میلیارد پارامتر روی گوشی به امری عادی تبدیل شود. همچنین، تکنیک‌های جدیدی مانند مخلوط متخصصان (Mixture of Experts) به مدل‌ها اجازه می‌دهد تنها بخش‌های مورد نیاز خود را فعال کنند که منجر به صرفه‌جویی عظیم در منابع می‌شود. در نهایت، ادغام عمیق‌تر این مدل‌های محلی با سیستم عامل (مانند پروژه Google’s Gemini Nano) باعث می‌شود هوش مصنوعی به صورت نامحسوس در تمامی اپلیکیشن‌ها حاضر باشد و تجربه کاربری یکپارچه‌ای ایجاد کند.

انتخاب راهبردی برای کسب‌وکارها: آفلاین، ابری یا هیبرید؟

برای صاحبان کسب‌وکار و مدیران فناوری اطلاعات، تصمیم‌گیری در مورد استراتژی استفاده از هوش مصنوعی یک مسئله حیاتی است. آیا باید روی راهکارهای آفلاین سرمایه‌گذاری کرد، به سرویس‌های ابری متکی بود یا از یک معماری هیبرید استفاده نمود؟ پاسخ به نیازها، محدودیت‌های بودجه و ملاحظات امنیتی هر سازمان بستگی دارد.

راهکار آفلاین (On-Device) بالاترین سطح از امنیت و حریم خصوصی را ارائه می‌دهد، زیرا داده‌ها هرگز شبکه را ترک نمی‌کنند. این برای صنایع حساس مانند سلامت، حقوقی، دفاعی و بخش‌هایی از دولت که با اطلاعات طبقه‌بندی‌شده سروکار دارند، ایده‌آل است. همچنین وابستگی به اینترنت و نوسانات آن را از بین می‌برد. نقطه ضعف آن، هزینه اولیه بالاتر برای سخت‌افزار مناسب و محدودیت در به‌روزرسانی مدل است.

راهکار ابری (Cloud-Based) مانند استفاده از APIهای OpenAI یا Google Gemini، دسترسی به قدرتمندترین و به‌روزترین مدل‌ها را با کمترین دردسر فراهم می‌کند. مقیاس‌پذیری آن عالی است و نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه سنگین در سخت‌افزار ندارد. اما وابستگی به اینترنت، نگرانی‌های امنیتی در انتقال داده و هزینه‌های متغیر ماهانه از معایب آن هستند.

راهکار هیبرید (Hybrid) که ترکیبی از هر دو است، می‌تواند هوشمندانه‌ترین انتخاب باشد. در این معماری، کارهای سبک و حساس روی دستگاه موبایل یا سرور داخلی انجام می‌شود و کارهای سنگین و پیچیده‌تر به صورت خودکار به ابر سپرده می‌شوند. این رویکرد تعادلی بین عملکرد، امنیت و هزینه ایجاد می‌کند. شرکت شهاب با تجربه عمیق در طراحی و پیاده‌سازی هر سه نوع این معماری‌ها، می‌تواند سازمان شما را در انتخاب و استقرار بهترین راهکار متناسب با اهداف و چارچوب امنیتی‌تان یاری رساند.

پرسش‌های متداول

در این بخش به رایج‌ترین پرسش‌های کاربران در زمینه هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی پاسخ می‌دهیم.

آیا هوش مصنوعی آفلاین واقعاً بدون هیچ اتصال اینترنتی کار می‌کند؟

بله، به طور کامل. وقتی از اصطلاح آفلاین در این زمینه استفاده می‌کنیم، دقیقاً منظور همین است. پس از دانلود اپلیکیشن مدیریت مدل و فایل خود مدل (که ممکن است چند گیگابایت باشد)، دیگر هیچ نیازی به اتصال اینترنت وجود ندارد. تمام پردازش‌ها، از درک سوال شما تا تولید پاسخ، به طور محلی روی تراشه‌های گوشی شما انجام می‌شود. این بزرگترین مزیت این فناوری محسوب می‌شود که استقلال عمل و امنیت اطلاعات را تضمین می‌کند. البته برای دانلود اولیه مدل و به‌روزرسانی‌های احتمالی نرم‌افزار، شما به اینترنت نیاز خواهید داشت.

قدرت پردازش گوشی من برای کدام مدل‌ها کافی است؟

این موضوع به مشخصات فنی گوشی شما، به ویژه حافظه رم (RAM) و قدرت پردازنده (CPU/GPU) بستگی دارد. به عنوان یک قاعده سرانگشتی:

• گوشی‌های اقتصادی با رم ۴ گیگابایت: مدل‌های بسیار سبک تا ۳ میلیارد پارامتر (مانند Gemma 2B یا Qwen 1.8B).
• گوشی‌های میان‌رده با رم ۶ تا ۸ گیگابایت: مدل‌های رده متوسط ۷ تا ۸ میلیارد پارامتر (مانند Mistral 7B یا Llama 3 8B به فرمت Q4).
• گوشی‌های پرچمدار و گیمینگ با رم ۱۲ گیگابایت به بالا: می‌توانند مدل‌های ۱۳ تا ۱۴ میلیارد پارامتری را با سرعت مناسب اجرا کنند.
  همچنین گوشی‌های مجهز به تراشه‌های جدیدتر (مانند Snapdragon 8 Gen 3، Dimensity 9300، Apple A17 Pro) به دلیل داشتن واحد NPU اختصاصی، عملکرد به مراتب بهتری دارند. توصیه می‌شود ابتدا با یک مدل کوچک شروع کنید و در صورت رضایت از سرعت، به سراغ مدل‌های بزرگ‌تر بروید.

آیا مدل‌های آفلاین به زبان فارسی مسلط هستند؟

بله، اما درجات تسلط متفاوت است. مدل‌های بین‌المللی عمومی مانند Llama 3 یا Mistral به دلیل آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌های چندزبانه، درک و تولید نسبتاً خوبی از زبان فارسی دارند. با این حال، ممکن است در دستور زبان، اصطلاحات خاص یا موضوعات بسیار محلی دچار اشتباه شوند. از طرف دیگر، مدل‌های تخصصی فارسی مانند PersianLLaMA یا Ajial که صرفاً بر روی متون فارسی آموزش دیده‌اند، در تولید متن فارسی روان‌تر و دقیق‌تر عمل می‌کنند، اما دامنه دانش عمومی آن‌ها ممکن است محدودتر باشد. انتخاب بستگی به اولویت شما دارد: دانش گسترده‌تر (با مدل بین‌المللی) یا تسلط زبانی بالاتر (با مدل فارسی).

امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های آفلاین چگونه تضمین می‌شود؟

امنیت ذاتی بزرگترین نقطه قوت مدل‌های آفلاین است. از آنجایی که داده‌ها (سوالات شما) هرگز دستگاه را ترک نمی‌کنند، هیچ راهی برای نشت اطلاعات، رهگیری توسط شخص ثالث یا ذخیره شدن آن‌ها در سرورهای خارجی وجود ندارد. این مدل مانند یک ماشین حساب بسیار پیشرفته روی گوشی شما عمل می‌کند. با این حال، دو نکته احتیاطی وجود دارد: اول، از منابع معتبر (مانند گیت‌هاب رسمی پروژه یا Hugging Face) مدل و اپلیکیشن را دانلود کنید تا از نصب بدافزار جلوگیری شود. دوم، اگر از اپلیکیشن‌های مدیریت مدل استفاده می‌کنید که امکان اتصال به سرورهای راه‌دور را می‌دهند (برای استفاده از مدل‌های ابری)، مطمئن شوید که مدل مورد استفاده شما بر روی “Local” یا “On-Device” تنظیم شده است.

تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی آفلاین و نمونه‌های ابری مانند ChatGPT چیست؟

تفاوت‌ها در چند محور کلیدی است:
۱. دسترسی و وابستگی: آفلاین همیشه و همه‌جا در دسترس است. ابری نیازمند اتصال اینترنت پایدار.
۲. حریم خصوصی: آفلاین کاملاً خصوصی است. در مدل‌های ابری، داده‌های شما برای پردازش به سرور ارسال می‌شود.
۳. هزینه: مدل‌های آفلاین معمولاً رایگان هستند (هزینه اولیه سخت‌افزار). مدل‌های ابری اغلب بر اساس استفاده (اشتراک یا پرداخت به ازای توکن) هزینه‌بر هستند.
۴. قدرت و دانش: مدل‌های ابری (مانند GPT-4) بسیار بزرگ‌تر، قدرتمندتر و به‌روزتر هستند. مدل‌های آفلاین کوچک‌تر، کندتر و دانش آن‌ها تا تاریخ آموزش مدل محدود است.
۵. امکانات: مدل‌های ابری امکانات پیشرفته‌تری مانند جستجوی وب، تحلیل فایل‌های صوتی/تصویری و یکپارچگی با سرویس‌های دیگر را ارائه می‌دهند.

آیا می‌توانم یک هوش مصنوعی آفلاین را روی گوشی آیفون (iOS) نیز داشته باشم؟

بله، اما گزینه‌ها محدودتر و نیازمند دانش فنی بیشتری نسبت به اندروید هستند. به دلیل محدودیت‌های اپ استور اپل در مورد اجرای کد دینامیک، نصب مستقیم بسیاری از اپلیکیشن‌های مدیریت مدل ممکن نیست. راه‌حل‌های موجود عبارتند از:

• استفاده از اپلیکیشن‌هایی که از طریق TestFlight منتشر می‌شوند.
• نصب برنامه‌هایی که از MLX (چارچوب یادگیری ماشین اپل) پشتیبانی می‌کنند.
• استفاده از یک سرور محلی روی کامپیوتر خانگی و اتصال آیفون به آن از طریق شبکه محلی WiFi (با اپلیکیشن‌هایی مانند Ollama و Open WebUI).
• انتظار برای عرضه رسمی: گزارش شده که Google AI Edge Gallery به زودی برای iOS نیز منتشر خواهد شد.

بهترین اپلیکیشن برای مدیریت مدل‌های آفلاین روی اندروید کدام است؟

انتخاب “بهترین” بستگی به سلیقه و نیاز شما دارد، اما چند گزینه محبوب و باثبات عبارتند از:

• Jan: رابط کاربری بسیار زیبا و ساده، پشتیبانی از طیف وسیعی از مدل‌ها و فرمت‌ها، فعال و به‌روز.
• LM Studio (نسخه موبایل): اگر با نسخه دسکتاپ آن آشنا هستید، رابط مشابهی دارد. قدرتمند اما ممکن است برای مبتدیان پیچیده باشد.
• KoboldCpp (از طریق ترمینال): برای کاربران پیشرفته‌تر که به دنبال کنترل دقیق‌تر روی پارامترها هستند.
• GPT4All Official App: مخصوص مدل‌های خودش، نصب آسان و بی‌دردسر.
  برای شروع، Jan به دلیل جامعیت و سهولت استفاده، اکیداً توصیه می‌شود.

آیا هوش مصنوعی آفلاین می‌تواند فایل‌های صوتی یا تصویری را پردازش کند؟

در حال حاضر، قابلیت اصلی مدل‌های زبانی آفلاین روی موبایل، پردازش متن است. یعنی شما سوال را تایپ می‌کنید و پاسخ متنی دریافت می‌کنید. پردازش مستقیم فایل‌های صوتی (تبدیل گفتار به متن) یا تحلیل محتوای تصاویر (بینایی کامپیوتر) معمولاً نیاز به مدل‌های تخصصی جداگانه و منابع پردازشی بیشتری دارد که اجرای روان آن‌ها روی گوشی‌های معمولی چالش‌برانگیز است. با این حال، برخی اپلیکیشن‌های پیشرفته‌تر ممکن است این قابلیت‌ها را به صورت مجزا ارائه دهند. انتظار می‌رود در آینده نزدیک، مدل‌های چندوجهی (Multimodal) سبک‌وزنی که همزمان متن، تصویر و صوت را درک می‌کنند، برای اجرا روی موبایل بهینه شوند.

مصرف باتری این مدل‌ها چقدر است؟

مصرف باتری قابل توجه است. اجرای یک مدل هوش مصنوعی عملیات سنگینی برای پردازنده محسوب می‌شود. در طول یک جلسه چت فعال (ارسال سوال و دریافت پاسخ)، ممکن است شاهد کاهش محسوس درصد باتری باشید، به ویژه در گوشی‌های قدیمی‌تر. گرم شدن دستگاه نیز امری رایج است. برای بهینه‌سازی مصرف، سعی کنید از مدل‌های کوچک‌تر استفاده کنید، در صورت امکان گوشی را به شارژر وصل کنید و هنگام استفاده طولانی‌مدت، از قاب محافظتی آن را جدا کنید تا تهویه بهتر صورت گیرد. معمولاً مدل پس از بارگذاری اولیه در رم، اگر برای مدتی استفاده نشود، به حالت خواب می‌رود و مصرفش کاهش می‌یابد.

برای کسب‌وکار کوچکم، سرمایه‌گذاری روی راهکار آفلاین هوشمندانه است؟

پاسخ به ماهیت کسب‌وکار و نوع استفاده شما از هوش مصنوعی بستگی دارد. اگر نیاز شما بیشتر به یک دستیار متنی برای تولید محتوا، پاسخگویی به سوالات متداول یا خلاصه‌سازی داخلی است و نگرانی جدی در مورد محرمانگی داده‌های واردشده دارید (مثلاً در یک شرکت حقوقی یا مشاوره مدیریت)، راهکار آفلاین می‌تواند سرمایه‌گذاری معقولی باشد. مزیت آن کنترل کامل، عدم هزینه مکرر و استقلال است. اگر نیاز شما به قدرت پردازشی بسیار بالا، به‌روزرسانی لحظه‌ای اطلاعات یا تحلیل داده‌های پیچیده است، مدل‌های ابری همچنان گزینه بهتری هستند. در بسیاری از موارد، یک معماری ترکیبی که کارهای سبک و حساس را آفلاین و کارهای سنگین را به ابر می‌سپارد، بهینه‌ترین راهکار است. مشاوره با متخصصانی مانند تیم شرکت شهاب می‌تواند به شما در تحلیل هزینه-فایده و طراحی بهترین معماری کمک کند.

جمع‌بندی: آینده در جیب شماست

هوش مصنوعی آفلاین برای گوشی دیگر یک مفهوم آینده‌نگرانه نیست، بلکه واقعیتی است که هم‌اکنون در دسترس کاربران قرار دارد. از پروژه پیشگامانه Google AI Edge Gallery تا اپلیکیشن‌های قدرتمند مدیریت مدل مانند Jan، دنیای جدیدی از امکان‌ها گشوده شده است. این فناوری با ارائه استقلال از اینترنت، تضمین امنیت و حریم خصوصی بی‌نظیر و در دسترس قرار دادن یک دستیار هوشمند در هر زمان و مکان، زندگی دیجیتال ما را متحول می‌کند.

اگرچه محدودیت‌هایی در قدرت پردازش و به‌روزبودن دانش وجود دارد، اما سرعت پیشرفت سخت‌افزار و نرم‌افزار به حدی است که می‌توان آینده‌ای را تصور کرد که در آن، یک هوش مصنوعی قدرتمند و همه‌کاره به بخشی جدایی‌ناپذیر از تراشه هر گوشی هوشمند تبدیل شده باشد.برای کاربران عادی، زمان کشف و آزمایش فرارسیده است. با یک گوشی نسبتاً قدرتمند و کمی فضای ذخیره‌سازی، می‌توانید امروز اولین مکالمه خود با یک مدل محلی را شروع کنید. برای سازمان‌ها و کسب‌وکارها، این فناوری یک فرصت استراتژیک برای افزایش بهره‌وری، ایمن‌سازی فرآیندها و کاهش وابستگی به سرویس‌های خارجی است.

شرکت شهاب با تکیه بر دانش و تجربه عمیق در حوزه مدل های زبانی بزرگ و پیاده‌سازی راهکارهای بومی، آماده است تا شما را در این سفر تحول‌آفرین همراهی کند.