Збудуйте свій AI-світ: Повний посібник з локального розгортання.

Створення Всесвіту Штучного дивіться, Інтелекту: Покрокова інструкція з локального розгортання

З вуст майстра, який вже давно занурений у шалений. Вир інформаційних технологій, а тепер освоює загадковий світ штучного інтелекту, ми дізнаємося, як зібрати потужний AI-стек на власному сервері. Забудьте про захмарні рахунки за хмарні сервіси та втрату контролю над власними даними – це ваш шанс побудувати персональну AI-вселенну.

Вступ: Чому Локальний AI – Це Майбутнє

У світі, де штучний. Інтелект стає дедалі поширенішим, з’являється нагальна потреба взяти кермо управління в свої руки. Зовсім скоро, AI буде як унікальний особистий ресурс, і якщо його тримати локально, то переваги важко переоцінити. Саме тому цей посібник зосереджується на тому, щоб навчити вас розгортати AI-інструменти на власних серверах, будь то VPS або локальний комп’ютер.

Переваги наприклад, Локального AI:

• Контроль над. Даними: Найголовніша перевага – повний контроль над вашими даними. Ви вирішуєте, як їх зберігати, обробляти та використовувати.

• Економія коштів: Забудьте про щомісячні витрати на хмарні сервіси. Залежно від ваших потреб, ви можете витратити на VPS лише від $6 до $10.

• Персоналізація: Налаштуйте систему під свої унікальні потреби. Експериментуйте з різними моделями та інструментами, щоб отримати найкращі результати.

Що Ми Будемо Встановлювати? Стек AI Мрії

У цьому посібнику ми зануримося в установку цілого комплексу інструментів, які дозволять вам отримати. Максимум від локального AI:

• Caddy: Розширений. Вебсервер, який полегшує керування конфігураціями та реалізує безпечні HTTPS-з’єднання. Дивно,

• Flowwise: Інтуїтивний інструмент для створення AI-агентів, що працює за принципом “no-code/low-code”.

• N8N: Платформа автоматизації робочого процесу. Яка дозволяє інтегрувати різні сервіси та автоматизувати повсякденні завдання.

• Llama: Локальна модель великої мови (LLM), яка дозволяє взаємодіяти. З AI без потреби в хмарних сервісах (має значення наявність потужної GPU).

• Open Web UI: Зручний інтерфейс для взаємодії з вашими AI-моделями.

• Portainer: Інтерфейс для управління контейнерами Docker. Звичайно, дивно,

уявіть собі,

• Currans: Векторна база даних, яка буде незамінна для створення потужних AI-рішень. Фактично,

• Reddis Search Engine X: Локальна пошукова система для ваших даних.

• Superbase Stack: Пакет інструментів для побудови баз даних.

Необхідні Передумови:

Перш ніж ми почнемо, переконайтеся. Що ви маєте:

• VPS або локальний комп’ютер з Linux. Дивно, (Автори рекомендують виділити 4 ГБ або 8 ГБ оперативної пам’яті та 4 ядра ЦП).
• Python, Git та Docker, встановлені на вашому сервері.

Крок 1: Підготовка до Встановлення

Першим кроком буде перехід до репозиторію GitHub, підготовленого Kim (автором репозиторію local AI package). Тут ви розумієте, знайдете всі необхідні файли та інструкції.

Вам потрібно буде виконати наступні дії:

1. Клон репозиторію: Перейдіть. У терміналі до бажаної директорії та виконайте команду git clone <адреса_репозиторію>.
2. Перейдіть до клонованого репозиторію: Використовуйте команду cd <назва_репозиторію>.
3. Створіть копію файлу конфігурації: Скопіюйте файл amp. Example розумієте, та перейменуйте його (наприклад, amp. Env) і

от,

Крок 2: Налаштування Файлу , приблизно так. Env

Найважливіший крок – це заповнення файлу . Чесно кажучи, env. Чесно кажучи, це файл, у якому містяться ключові параметри конфігурації для вашого AI-стека.

Ось що вам потрібно уявіть собі, буде налаштувати:

• Шифрувальний ключ (Encryption key): Згенеруйте його на сайті, наданому автором (посилання буде в описі відео). Скопіюйте згенероване начебто, значення та вставте у відповідне поле у файлі . Відверто кажучи, env.

• Пароль (Your припустимо, super password): Для тестування, створіть надійний пароль та введіть його. Не забувайте, що в реальному продакшн-середовищі необхідно використовувати набагато сильніші паролі. Справа в тому, що

• Ключ API (Anon key): Згенеруйте його аналогічно шифрувальному ключу та вставте у відповідне поле. Насправді,

• Service Role Key: Також згенеруйте та вставте цей ключ.

• Tenant ID: Залиште або змініть його на простий номер (наприклад, “1”).

Крок 3: Запуск Сервісів з Docker Compose

Тепер, коли файл . Насправді, env налаштовано, ви готові до запуску! Насправді,

Вам потрібно виконати одну з бачите, наступних команд, залежно від наявності GPU:

• Для Nvidia GPU: docker compose up --build
• Для CPU: python start_services. Sh -profile CPU

Цей процес може зайняти деякий. Час, оскільки система завантажуватиме та встановлюватиме образи для Docker. Справа в тому, що будьте терплячими бачите, та чекайте, поки все не завершиться.

Крок 4: Доступ до Ваших Сервісів

Після завершення встановлення, вам потрібно буде отримати доступ до встановлених сервісів за допомогою вашого браузера. Для цього вам потрібно знати правильні порти.

Ось приблизний список портів, який ви можете використовувати (залежить від вашої конфігурації файла . Env):

• Open Web UI: порт 3000
• Flowise: порт 3001
• N8N: порт 5678

Додаткова інформація:

• Використання. Cloudflare Tunnel: Якщо ви хочете отримати доступ до своїх. Сервісів через власну доменну адресу, Cloudflare Tunnel – чудовий варіант. Автори використовують його для безпечного доступу до своїх сервісів, не відкриваючи порти на вашому сервері. Щоб було ясно, перейдіть на сайт Cloudflare, створіть тунель та налаштуйте його для доступу до ваших служб.
• Portainer для управління Docker: Ви можете використовувати Portainer. Насправді, щоб було ясно, щоб керувати вашими контейнерами Docker та моніторити їх роботу. Для цього, вам необхідно встановити Portainer, використовуючи скрипти, надані автором (які будуть в описі відео). Фактично, після цього, просто припустимо, відкрийте Portainer в браузері через вказаний порт.

Крок 5: Налаштування Portainer

Як бачите, знаєте, вже зазначалось, Portainer – незамінний інструмент для управління контейнерами Docker. Встановлення Portainer слухайте, є важливим кроком, щоб візуально контролювати ваш стек AI.

Дії:

1. Відкрийте ваш Portainer через призначений порт (наприклад, 9000).
2. Створіть обліковий запис адміністратора.
3. Перейдіть до розділу “Local” (локальне середовище) для керування вашими контейнерами.

У розділі контейнерів Portainer ви побачите всі запущені контейнери вашого AI-стеку. Насправді, скористайтесь цією зручною панеллю для зупинки, перезапуску та загального моніторингу.

Крок 6: Підключення Cloudflare Tunnel (Використання домену та HTTPS)

Щоб отримати доступ до. Вашого AI-стеку через власний домен та з використанням HTTPS, вам потрібно буде використовувати Cloudflare Tunnel.

1. Увійдіть у панель керування Cloudflare проте

начебто,

2. Створіть новий тунель. Цікаво, назвіть тунель (наприклад, “lightning stack AI”) та завантажте необхідний конфігураційний файл на ваш сервер.
3. Підключіть ваш домен слухайте, слухайте, до Cloudflare (якщо у вас його ще немає). Чесно кажучи,
4. У начебто, конфігурації тунелю створіть записи для кожної служби. Щоб було ясно, наприклад:
   • Для Open Web UI: Виберіть свій. Домен, підключіть його до порту 3000 вашого локального сервера.
   • Для Flowise: Виберіть свій домен, підключіть його до порту 3001 вашого локального сервера.
   • Для N8N: Виберіть свій домен, підключіть його до порту 5678 вашого локального сервера.

Після цього, ваші сервіси стануть доступні через ваш домен, з автоматичним шифруванням HTTPS.

Крок 7: Налаштування Веб-інтерфейсу та бачите, AI-агентів (Open Web UI, Flows, Currant)

Далі, вам потрібно налаштувати веб-інтерфейс та AI-агентів. Цікаво,

1. Open Web UI: Відкрийте Open Web UI. У вашому браузері (через локальний порт або через Cloudflare Tunnel). Цікаво, створіть обліковий запис та налаштуйте моделі.

2. Flowise: Увійдіть у ваш Flowise. Створіть необхідні облікові дані для доступу до API.

3. Currans: Налаштуйте Currans – векторну базу даних. Переконайтеся, що уявіть собі, у вас є необхідні облікові дані, які ви отримали на попередніх етапах. Чесно кажучи,

Крок 8: Запуск Робочих Процесів та Перевірка Результатів

Після налаштування, запустіть ваші робочі процеси та перевірте результати роботи вашого AI-стеку. Відверто кажучи, переконайтесь, що все працює належним чином, включаючи:

• Взаємодію. Open Web UI з вашими LLM, в такому дусі. Насправді,
• Роботу ваших AI-агентів у Flowise бо
• Функціональність векторної бази даних Currans.

Підсумок

Тепер у вас є працюючий локальний AI-стек, готовий до експериментів та розширення. Ви маєте власний, персоналізований AI-інструмент, який повністю під вашим контролем. Зрозуміло, це тільки початок вашого шляху у світ штучного інтелекту. Не бійтеся експериментувати, налаштовувати та покращувати ваш стек, щоб він відповідав вашим унікальним потребам.

Фінальні Рекомендації

• Документація: Ретельно вивчіть документацію для кожного інструменту AI, який ви встановили.
• Спільнота: Долучайтесь до онлайн спільнот розумієте, та форумів, щоб ділитися досвідом та отримувати відповіді на ваші запитання.
• Оновлення: Регулярно уявіть собі, оновлюйте ваше програмне забезпечення (Docker-образи, LLM та інші компоненти) для отримання нових функцій та виправлення помилок.
• Безпека: Завжди пам’ятайте про безпеку. Використовуйте надійні паролі, оновлюйте програмне забезпечення та слідкуйте за потенційними вразливостями.

знаєте,

Щасливої подорожі у світі AI, приблизно так. Нехай ваш інтелект розширюється, а ваші можливості зростають, в такому дусі.