特に ChatGPT のようなツールを介して人工知能をローカルで活用するというコンセプトは、最近、テクノロジー愛好家や専門家の間で同様に注目を集めています。この傾向の顕著な例は、StorageReview による取り組みです。これは、 NVIDIA RTX A4000 は ChatGPT を完全にオフラインで実行します。
このアプローチは、AI の力を活用しながらプライバシーとデータの制御を維持することへの関心の高まりを浮き彫りにしています。
ローカルAI導入のメリット
1.拡張 プライバシー と セキュリティ: ChatGPT などの AI を、堅牢なハードウェアを備えた NAS システム上でローカルに実行すると、機密データがプライベート ネットワークの範囲内に確実に残ります。このセットアップは、データ侵害や外部の脅威に関連するリスクを軽減するため、機密情報や機密情報を扱う環境にとって特に魅力的です。
2. カスタマイズされた AI ソリューション: ローカル展開により、特定の組織のニーズに合わせた AI ツールのカスタマイズと最適化が可能になります。企業はクラウドベースのサービスに依存せずに AI システムを微調整できるため、パフォーマンスが向上し、既存の IT インフラストラクチャと統合できる可能性があります。
3. 遅延の短縮: ローカル ネットワーク上で動作することにより、AI システムの応答時間が大幅に短縮され、クエリとデータ処理がより高速かつ効率的に処理されます。
StorageReview がローカル AI を構築した方法
StorageReview のプロジェクトには、 AMD 256 GB の EPYC プロセッサ RAM 12 個の NVMe スロット。この高性能セットアップは、ChatGPT のような AI を実行する際の集中的な計算要求をサポートするために不可欠でした。
Ampere アーキテクチャを備え、単一の PCIe スロットを搭載できるプロフェッショナル グレードのグラフィックス カードである NVIDIA RTX A4000 を搭載することが重要でした。これ GPU は、NVIDIA の「Chat with RTX」ソリューションをサポートしており、Tensor コアのおかげで、NAS が強力な処理能力で ChatGPT をローカルで実行できるようになります。
実際のアプリケーションとアクセシビリティ
このタイプの AI セットアップは大企業に適しているだけでなく、十分なリソースがあれば中小企業や家庭でも導入できます。このような設定を複製するための要件は次のとおりです。
- 少なくとも 30 GB の VRAM を搭載した NVIDIA RTX 40 シリーズまたは 8 シリーズ GPU。
- 少なくとも 16 GB の RAM と Windows 11。
- 少なくとも 35 GB の空きストレージ容量。
興味のある方は、NVIDIA の「Chat with RTX」ツールをダウンロードできます。現在は初期段階 (v0.2) で、個人が独自のローカル AI システムのセットアップを試し、そこから学ぶための実用的な方法を提供します。
まとめ
ローカル AI の導入に向けた動きは、人工知能テクノロジーの認識と利用の仕方に大きな変化をもたらしています。 ChatGPT のような AI ソリューションをプライベート ネットワークでホストすることで、組織は AI の計り知れないメリットを犠牲にすることなく、セキュリティを強化し、特定のニーズに合わせてソリューションを調整できます。
この傾向は、データのプライバシーとセキュリティの新たな可能性を開くだけでなく、高度な AI 機能へのアクセスを民主化し、より多くのユーザーが自分のインフラストラクチャ内で AI テクノロジーの可能性を探求できるようになります。