وقتی یک مدل هوش مصنوعی را با Ollama اجرا می‌کنید، مقدار حافظه موردنیاز فقط به حجم فایل مدل بستگی ندارد. اندازه پنجره Context نیز می‌تواند مقدار قابل‌توجهی از RAM یا VRAM را مصرف کند، حتی اگر در عمل از تمام ظرفیت آن استفاده نکنید. بنابراین اگر معمولاً با مکالمه‌های کوتاه چند هزار توکنی کار می‌کنید، کاهش Context می‌تواند یکی از ساده‌ترین روش‌ها برای آزاد کردن حافظه و جلوگیری از کندشدن سیستم باشد.

هوش مصنوعی محلی دیگر محدود به چند برنامه شناخته‌شده نیست و پروژه‌های متن‌باز متنوعی برای اجرای مدل‌ها روی کامپیوتر شخصی وجود دارند. بعضی از این ابزارها برای چت و اجرای مدل‌های زبانی ساخته شده‌اند و بعضی دیگر روی برنامه‌نویسی، جست‌وجوی اسناد، تبدیل صدا به متن یا اجرای وظایف چندمرحله‌ای تمرکز دارند. این تنوع باعث می‌شود بتوان یک محیط هوش مصنوعی محلی را متناسب با سخت‌افزار و نیاز واقعی خود ساخت.

وقتی فایل‌های حساس را برای پردازش به سرویس‌های هوش مصنوعی ابری می‌فرستید، اطلاعات شما از کامپیوتر خارج شده و روی زیرساخت یک شرکت دیگر پردازش می‌شود. برای اسناد پزشکی، قراردادها، اطلاعات مالی، کدهای اختصاصی و فایل‌های شخصی، اجرای مدل هوش مصنوعی روی کامپیوتر می‌تواند رویکرد متفاوتی باشد؛ چون در حالت کاملاً محلی، فایل برای پردازش به سرویس ابری ارسال نمی‌شود. ابزارهایی مانند Ollama نیز اجرای مدل‌های محلی را روی دستگاه کاربر پشتیبانی می‌کنند.

البته اجرای محلی به معنی حذف تمام خطرات امنیتی نیست. اگر خود کامپیوتر آلوده باشد یا مدل و نرم‌افزار اجراکننده از منبع نامطمئن دریافت شده باشند، اطلاعات همچنان در معرض خطر قرار می‌گیرند. مزیت اصلی این روش این است که برای پردازش محلی، اطلاعات نیازی به عبور از سرویس هوش مصنوعی ابری ندارد.

مدل‌های هوش مصنوعی محلی به دلیل اجرای مستقیم روی کامپیوتر می‌توانند بدون ارسال داده به سرویس ابری کار کنند و برای کارهایی مثل تولید متن، کدنویسی و خلاصه‌سازی گزینه‌ای کاربردی باشند. با این حال سرعت اجرای آن‌ها فقط به قدرت پردازنده یا تعداد پارامترهای مدل بستگی ندارد. مقدار VRAM کارت گرافیک و تنظیمات مربوط به Context نیز تأثیر زیادی بر سرعت تولید پاسخ دارند.

اگر مدل نتواند به‌طور کامل در حافظه کارت گرافیک قرار بگیرد و بخشی از پردازش به رم سیستم منتقل شود، سرعت تولید توکن می‌تواند به شکل محسوسی کاهش پیدا کند. در Ollama نیز افزایش Context باعث مصرف بیشتر حافظه می‌شود و به همین دلیل انتخاب یک مقدار مناسب برای num_ctx یکی از تنظیمات مهم برای سیستم‌های دارای VRAM محدود است.

امروزه بسیاری از دستیارهای هوش مصنوعی امکان بارگذاری فایل و پرسش درباره اسناد را فراهم کرده‌اند. مشکل از جایی شروع می‌شود که فایل موردنظر حاوی اطلاعات بانکی، قراردادها، اسناد حقوقی، مدارک بیمه یا اطلاعات پزشکی باشد. در چنین شرایطی ارسال فایل به یک سرویس ابری ممکن است با الزامات حریم خصوصی یا سیاست‌های شخصی کاربر سازگار نباشد.

هوش مصنوعی محلی می‌تواند بخشی از این مشکل را حل کند. در این روش مدل زبانی روی خود گوشی اجرا می‌شود و فایل نیز به جای آپلود روی سرور، در حافظه دستگاه پردازش می‌شود. البته «محلی بودن» به‌تنهایی کافی نیست و باید بررسی کرد که برنامه دقیقاً برای جست‌وجوی اسناد از چه مسیرهایی استفاده می‌کند و آیا قابلیت‌های آنلاین اختیاری فعال هستند یا نه. مستندات فعلی Noema نیز میان قابلیت‌های کاملاً محلی و امکاناتی مانند جست‌وجوی وب یا مدل‌های راه دور تفاوت مشخصی قائل می‌شود.

برای اجرای هوش مصنوعی محلی لازم نیست تعداد زیادی مدل روی کامپیوتر نصب کنید. معمولاً بهتر است چند مدل با اندازه و توانایی متفاوت داشته باشید و هر کدام را برای کاری مشخص استفاده کنید. یک مدل کوچک می‌تواند برای پرسش‌های روزمره سریع‌تر باشد و یک مدل بزرگ‌تر برای کدنویسی یا استدلال پیچیده‌تر انتخاب شود.

در اجرای محلی، رم و VRAM کارت گرافیک اهمیت زیادی دارند. مدل‌های کوانتایز شده نیز به کاهش مصرف حافظه کمک می‌کنند. به عنوان مثال Google برای Gemma 4 نشان می‌دهد که نسخه ۱۲B در حالت Q4 حدود ۶.۷ گیگابایت حافظه برای بارگذاری مدل نیاز دارد و مقدار واقعی مصرف حافظه بسته به ابزار اجرا و تنظیمات می‌تواند بیشتر باشد.