Tradycyjnie aplikacje AI były ściśle związane z usługami chmurowymi z powodu dużych wymagań obliczeniowych. n8n wprowadziło przełomowe podejście, umożliwiając działanie AI w środowiskach lokalnych, co pozwala firmom korzystać z AI, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami, takimi jak GDPR.
Uruchamianie AI lokalnie w infrastrukturze firmy umożliwia trzymanie wrażliwych danych wewnątrz firmy, a także pozwala na dostosowanie modeli AI do specyficznych potrzeb operacyjnych i tożsamości marki. Na przykład, AI może pomóc w zaprojektowaniu przepływu pracy w celu optymalizacji procesów biznesowych, takich jak przewidywanie zachowań klientów, ulepszanie logistyki łańcucha dostaw czy wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym, wszystko to przy zachowaniu wrażliwych danych w systemach wewnętrznych.
Jednak skuteczne uruchomienie AI lokalnie, zwłaszcza przy użyciu dużych modeli językowych (LLM), wymaga specyficznych rozważań dotyczących sprzętu i oprogramowania. Wiele firm zastanawia się, czy mogą uruchomić LLM na lokalnych stacjach roboczych. Odpowiedź zazwyczaj brzmi tak, szczególnie jeśli masz stosunkowo nowoczesny sprzęt. Aby uzyskać optymalną wydajność, zaleca się używanie komputera z dedykowaną kartą graficzną (GPU), która znacząco zwiększa prędkość i efektywność zadań AI. Bez dedykowanego GPU, przetwarzanie może stać się wolne, co może uczynić rozwiązanie mniej praktycznym w przypadku rzeczywistych, wymagających zastosowań.
Oprócz sprzętu, LLM wymagają znacznej ilości pamięci i przestrzeni dyskowej. Zalecane jest minimum 16 GB RAM i wystarczająca ilość wolnego miejsca na dysku, choć dokładne wymagania mogą się różnić w zależności od konkretnych modeli AI, które używasz.
Jeśli chodzi o oprogramowanie, lokalne uruchamianie LLM zazwyczaj obejmuje trzy główne komponenty:
- Serwery – obsługujące ciężką pracę w tle, uruchamiające modele, przetwarzające zapytania i generujące odpowiedzi. Przykłady to Ollama i Lalamafile.
- Interfejsy użytkownika – zapewniające wizualny sposób interakcji z LLM, pozwalające na wprowadzanie poleceń i przeglądanie wygenerowanych odpowiedzi. Przykłady to OpenWebUI i LobeChat.
- Rozwiązania full-stack – łączące komponenty serwera i interfejsu użytkownika w jednym pakiecie, upraszczając konfigurację i działanie. Przykłady to GPT4All i Jan.
Aby uruchomić aplikację AI, będziesz również potrzebować samych LLM. Popularne modele, takie jak Llama 3 Meta AI, Mistral 7b i LLaVA (do zadań multimodalnych) można znaleźć na platformach takich jak Hugging Face, które oferują dużą bazę modeli LLM open-source. Każdy model ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać ten, który odpowiada zarówno potrzebom Twojej firmy, jak i dostępnemu sprzętowi.
Ta możliwość utrzymania AI w infrastrukturze firmy zapewnia, że może być ona dostosowana do specyficznych potrzeb biznesowych, od optymalizacji procesów operacyjnych po ulepszanie interakcji z klientami zgodnych z tożsamością marki. Niezależnie od tego, czy chodzi o dostosowanie języka używanego w zautomatyzowanej komunikacji, czy personalizowanie działań marketingowych, wsparcie n8n dla lokalnego AI umożliwia firmom wdrażanie wysoko wyspecjalizowanych rozwiązań AI przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności i bezpieczeństwa danych.