Xây Dựng, Chạy và Trò Chuyện: Tạo Thiết Lập LLM Tự Chủ

Trong vài năm qua, việc tự chủ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã từ một thí nghiệm nhỏ trở thành một lựa chọn nghiêm túc cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và ngay cả các nhóm nhỏ. Thay vì phụ thuộc vào API đám mây, bạn có thể chạy các mô hình như Llama 3, Mistral, hoặc Gemma trực tiếp trên hệ thống của mình. Điều này mang lại ba lợi ích lớn: dữ liệu của bạn vẫn được bảo mật, bạn tránh được chi phí API, và bạn có thể tùy chỉnh môi trường theo cách bạn muốn.

Tại Sao Nên Tự Chủ?

Trước khi đi vào cách thực hiện, hãy cùng xem xét lý do tại sao.

1. Bảo Mật và Kiểm Soát: Mọi thứ đều ở trên máy hoặc máy chủ của bạn, rất quan trọng cho dữ liệu nhạy cảm hoặc sở hữu.
2. Tiết Kiệm Chi Phí: Mặc dù các API dựa trên đám mây có vẻ rẻ ban đầu, nhưng chi phí có thể tăng vọt khi sử dụng nhiều. Khi phần cứng của bạn đã được thiết lập, việc suy diễn cục bộ không có phí theo token.
3. Linh Hoạt: Bạn có thể chuyển đổi mô hình, chạy nhiều mô hình cùng lúc, tinh chỉnh chúng cho các tác vụ đặc thù và tích hợp chúng trực tiếp vào quy trình làm việc của bạn.

Các Yêu Cầu Cần Thiết

Việc tự chủ không yêu cầu một thiết lập phức tạp để bắt đầu.

• Phần Cứng: Các mô hình nhỏ như Llama 3B có thể chạy trên máy 8GB RAM, trong khi các mô hình lớn hơn có thể yêu cầu 40GB hoặc hơn. Sử dụng GPU giúp ích nhưng không phải là bắt buộc.
• Phần Mềm: Docker là phần mềm bắt buộc phải có. Vì mọi thứ chạy trong các container, bạn không làm rối hệ thống của mình với các phụ thuộc.

Bước 1: Cài Đặt Docker

Truy cập docker.com và tải xuống Docker Desktop cho hệ điều hành của bạn. Việc cài đặt rất đơn giản: chạy trình cài đặt, làm theo các hướng dẫn, và khởi động lại nếu cần. Sau khi cài đặt xong, kiểm tra bằng lệnh:

docker --version

Phân bổ đủ tài nguyên trong cài đặt Docker — ít nhất 8GB RAM và một vài lõi CPU được khuyến nghị để đảm bảo hiệu suất mượt mà.

Bước 2: Chạy Ollama Trong Docker

Ollama giúp quản lý các mô hình trở nên dễ dàng. Để khởi động nó trong một container, chạy:

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

Lệnh này thiết lập bộ nhớ lưu trữ bền vững, mở API của Ollama và chạy nó ở chế độ nền. Xác minh nó đang chạy với:

docker ps

Bước 3: Tải Xuống Một Mô Hình

Bây giờ Ollama đang chạy, đã đến lúc tải xuống một mô hình. Ví dụ:

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:3b

Lệnh này tải xuống Llama 3B (khoảng 2GB). Bạn có thể thử các tùy chọn nặng hơn sau, chẳng hạn như Llama 8B (~4.7GB) hoặc thậm chí 70B (~40GB).

Bước 4: Thêm Giao Diện Trò Chuyện Với Open WebUI

Làm việc qua dòng lệnh là chức năng, nhưng không thân thiện cho lắm. Open WebUI cung cấp một giao diện sạch sẽ dựa trên trình duyệt. Khởi chạy nó với:

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Sau khi nó đang chạy, truy cập http://localhost:3000 và tạo một tài khoản quản trị. Bạn sẽ có một giao diện trò chuyện quen thuộc với các dropdown để chọn các mô hình khác nhau.

Chia Sẻ Ngoài Máy Tính Của Bạn

Đôi khi bạn sẽ muốn đồng nghiệp hoặc cộng tác viên truy cập thiết lập của bạn từ xa. Các công cụ như Pinggy cho phép bạn mở giao diện cục bộ của mình một cách an toàn mà không cần phải chỉnh sửa cài đặt của router. Với một lệnh đơn giản, bạn có được một liên kết HTTPS công khai tạm thời mà có thể chia sẻ và thu hồi bất cứ lúc nào.

Chạy lệnh này để chia sẻ giao diện Open WebUI của bạn:

ssh -p 443 -R0:localhost:3000 free.pinggy.io

Lệnh này sẽ tạo một URL HTTPS công khai như https://abc123.pinggy.link mà bạn có thể chia sẻ với những người khác.

Điểm Đến Tiếp Theo

Tại thời điểm này, bạn đã có một LLM hoàn toàn chức năng chạy cục bộ với một giao diện web hiện đại. Từ đây, bạn có thể:

• Thử nghiệm với các mô hình khác nhau (ví dụ: Mistral cho lý luận, CodeLlama cho lập trình).
• Tinh chỉnh hoặc điều chỉnh các mô hình cho các tác vụ cụ thể theo miền.
• Kết nối API của Ollama với các ứng dụng khác để tự động hóa.

Điều tuyệt vời của phương pháp này là tính linh hoạt của nó. Bạn có thể bắt đầu với một thiết lập khiêm tốn và mở rộng khi nhu cầu của bạn tăng lên - dù điều đó có nghĩa là chuyển sang các mô hình lớn hơn, chạy nhiều container, hay triển khai trên phần cứng chuyên dụng.

Kết Luận

Việc tự chủ LLM từng là một dự án phức tạp chỉ dành cho các phòng thí nghiệm AI, nhưng các công cụ container hóa như Ollama và Open WebUI đã đưa nó đến gần hơn với hầu hết mọi người. Với một chút thời gian và sự tò mò, bạn có thể xây dựng một môi trường AI riêng tư phù hợp với nhu cầu của bạn - một môi trường phát triển cùng bạn, tiết kiệm chi phí khi quy mô, và giữ dữ liệu của bạn ở nơi mà nó thuộc về: trong tay bạn.

Các Tham Khảo

1. Hướng Dẫn Tự Chủ Bất Kỳ LLM – Hướng Dẫn Từng Bước
2. Cách Dễ Dàng Chia Sẻ API Ollama và Open WebUI Trực Tuyến