הבינה המלאכותית הפכה מזמן לכלי עבודה עבור כולנו. כלים כמו ChatGPT, ג'מיני, קלוד או גרוק צמודים אלינו, מוכנים לפקודתנו בהקפצה מהירה. בשלוש שנים שהטכנולוגיה קיימת התרגלנו לשיפור מתמיד ביכולות שלהם, לעובדה שהכל עובר דרך הענן כולל דברים שלא היינו רוצים לחלוק עם העולם, ולכך שהתענוג עולה כסף, לפעמים הרבה כסף – טוקן אחר טוקן.
יש דרך להימנע מההיבטים המבאסים של הצ'אטבוטים – להפעיל אותם באופן מקומי - פשוט אפליקציה שרצה במחשב שלנו, בלפטופ, אפילו בטלפון שלנו, מותאמת בדיוק לצרכינו. חברות כמו מטא, OpenAI, אפילו אפל, משקיעות לא מעט ממון בפיתוח גרסאות קוד פתוח (open source) של מודלי ה-LLM שלהן, אז למה לא לעשות בהם שימוש?
למה זה כדאי? קודם כל אתם נהנים מפרטיות מלאה – בין אם מדובר בתובנות מממצאי בדיקה רפואית או בנתונים עסקיים של החברה שעוד לא התפרסמו, המידע הזה לא יצא מחוץ לגבולות המחשב שלכם. שנית – מהירות הפעולה תלויה במחשב שלכם בלבד, ולא בקצב האינטרנט או בתור ארוך לשירותי אונליין. אתם גם משוחררים כמובן ממגבלות של מודלי ה-AI בענן – מספר עיבודים, כמות קבצים, משך זמן השימוש, משך זמן שמירת הקבצים. וגם האלמנט המציק הזה של תשלום עבור מנוי לשירותי AI, שלא קיים כאן. זה פשוט בחינם.
ואם אתם עכשיו חושבים כמוני על מחשבי-על מהבהבים בחוות שרתים ענקיות, עתירות נדל"ן ומלחכות חשמל, שנדרשות כדי להריץ את מודלי ה-AI העצומים, אז אפשר להרגיע – למודלים בקוד פתוח יש דרישות חומרה הרבה יותר צנועות, שמאפשרות להריץ אותם במחשב אישי רגיל, או משודרג. הנה המדריך המלא לאיך עושים זאת נכון.
התקנת ה-AI על המחשב האישי
ראשית צריך לוודא שהמחשב שלכם אכן עומד בדרישות הבינה המלאכותית. מומלץ שיהיו בו לפחות 8 גיגה-בייט זיכרון RAM, ועדיף אפילו 16 גיגה-בייט ומעלה. מומלץ גם נפח אחסון של לפחות 10 גיגה בייט פנויים על כונן SSD מהיר.
מומלץ אפילו יותר גם כרטיס GPU, בעיקר אם רוצים קצב עבודה סביר, עם נפח זיכרון גרפי VRAM גדול – 8 גיגה-בייט ומעלה – שיאפשר למודל ה-AI לפתוח את רשת הנוירונים. כרטיסים כמו GeForce RTX של אנבידיה (Nvidia) מאפשרים שיפור של 50% בביצועים של מודלי AI בקוד פתוח, מגבירים את יציבות האפליקציות ומפחיתים את מספר הקריסות. יש גם כרטיסים מקבילים של AMD ומעבדי M1, M2 או M3 של Apple Silicon, אם אתם על מקבוק. אגב, גם מחשב ללא כרטיס GPU יכול להריץ מודל AI קטן, אבל הביצועים יהיו איטיים.
אחרי שהכנתם את המחשב המתאים לעבודה, הגיע הזמן להתקין את האפליקציה. נכנסים לאתר (כמה המלצות בהמשך), מורידים את האפליקציה, בוחרים מתוכה את מודל ה-AI שאיתו רוצים לעבוד (עדיף בגירסת GGUF שמותאמת למחשבים אישיים), ומתחילים לעבוד.
עולמה של Ollama
אחת הדרכים הקלות להתחיל לעבוד עם AI על המחשב האישי היא באמצעות פלטפורמת Ollama, שמעניקה גישה ומאפשרת שימוש במערכות קוד-פתוח של חברות שונות, עם ממשק פשוט להרצת מודלי שפה גדולים. פשוט נכנסים לאתר, מורידים את האפליקציה, ומתחילים לעבוד עם ה-AI.
Ollama נחשבת לפלטפורמה הכי מהירה בתחום, היא מאפשרת להוריד את המודל הפתוח הרצוי למחשב האישי ולאחר מכן להריץ אותו בקלות באמצעות שורת הפקודה או ממשקי צ'אט חיצוניים. מעבר לשיחות צ׳אט מוכרות, הממשק שלה מאפשר לגרור קבצי PDF אל תוך הצ׳אט על מנת לקבל תובנות על התוכן שלהם והוא תומך בתהליכי עבודה מולטי-מודאליים, כאלה שמשלבים טקסט ותמונות. שיתוף פעולה ביןOllama ואנבידיה מביא למיקסום השימוש בכרטיס GeForce RTX, ומשפר את הביצועים של המודלים.
וידאו, אודיו ו-LM Studio
LM Studio מתחרה מול Ollama על משבצת האפליקציה שתעשה לכם את החיים קלים. בעוד ש-Ollama מיועדת יותר למפתחים ולאוטומציות, LM Studio מתאימה יותר למי שרוצה גישה פשוטה ל"חנות אפליקציות" של מודלי AI מקומיים. LM Studio תומכת במודלים שונים מ-Hugging Face כמו GPT-OSS, Qwen3, Gemma3, עם ממשק משתמש גרפי (GUI) פשוט לשימוש. ויש לה דפדפן פנימי המאפשר לחפש, לסנן ולהוריד מודלים ישירות ממאגר Hugging Face מבלי לצאת מהאפליקציה.
LM Studio מפעילה שרת היסק AI מקומי (כלומר ביצוע ההנחיות נעשה במחשב המקומי). תכונות מעניינות נוספות: שרת שמתחפש ל-API של OpenAI, מה שמאפשר להפנות אליו פרויקטים קיימים במקום ל-API היקר של OpenAI. לא רק זה – ניתן גם להריץ את אותה משימה במספר מודלים במקביל וכך להשוות ולראות מי נותן את התוצאות הטובות ביותר. ביניהם בזמן אמת. הפלטפורמה תומכת בהאצת חומרה של אנבידיה, AMD ואפל, אך יכולה להסתפק ב-CPU של המחשב שלכם בלבד.
סוכן AnythingLLM לפקודתכם
אפליקציית AnythingLLM מאפשרת לקבל גישה לשימושי בינה מלאכותית מתוחכמים יותר. כך למשל היא מאפשרת להפעיל סוכני AI או להשתמש בטכניקת RAG כדי להזין את ה-AI במידע ובנתונים שאנחנו מעוניינים שהוא יכיר וינתח. הפלטפורמה של AnythingLLM מופעלת על ידי הסטארט-אפ Mintplex Labs, מבית היוצר של YCombinator, בשיתוף קהילה תוססת ופעילה.
מה אפשר לעשות עם זה? למשל ליצור עוזרי AI שיכולים לסייע במחקר, כתיבה או במשימות יומיומיות. אם אתם סטודנטים למשל, אתם יכולים להעלות למערכת את המצגות, המאמרים והסיכומים שצברתם בעמל רב, והסוכן האישי שלכם יפעל כמו מורה פרטי, ינהל איתכם שיחות מעמיקות על החומר יציג לכם כרטיסיות למידה, סיכומים ומבחנים על החומר. בעולמות העבודה AnythingLLM יכול לשמש לבניית הדרכות והסמכות, וגם לבניית כלים להכרת נהלי החברה, בסיס מידע עבור אנשי שירות לקוחות ועוד. כשהחברה לא מסתכנת בדליפה של המידע שלה לרשת, וגם לא נדרשת לתשלומים הולכים וגדלים תמורת השירות.
עוזר זעיר ושמו G-Assist
חברת אנבידיה פיתחה עוזר AI זעיר (מודל שפה קטן - SLM - או Small Language model), שנועד לסייע לגיימרים וליוצרים לייעל את השימוש במחשבים מבוססי GeForce RTX. מדובר בפרוייקט בשם Project G-Assist, בינתיים הוא בשלב בטא, שמסייע למשתמשים לשלוט בהגדרות המחשב תוך שימוש בשפה טבעית. כך הוא חוסך מהם את החיפוש הלא נגמר בתפריטים השונים, וזאת באמצעות הקלדה או פשוט הנחיות קוליות.
לא תאמינו מה צוציק ה-AI הזה מסוגל לעשות. למשל לסייע לכם תוך כדי המשחק. בניגוד לצ'אטבוטים רגילים, G-Assist מסוגל לראות מה קורה על המסך ולתת עצות רלוונטיות, מידע על דמויות והצעה לאסטרטגיה מתאימה.
הוא גם יכול לדאוג לאופטימיזציה של המשחק. אתה אומר לו 'בצע אופטימיזציה ל-Cyberpunk 2077' והוא יכוונון את ההגדרות הגרפיות באופן אוטומטי בהתבסס על החומרה שלך. הוא יכול גם לבצע ניתוח ביצועים, למשל להציג בזמן אמת נתונים כמו FPS, שיהוי, טמפרטורת כרטיס המסך ועוד, והכל באמצעות הנחייה קולית. הוא גם ישלוט בהגדרות המערכת - מהירות המאווררים, תאורת ה-RGB של המחשב והאביזרים, אפילו ביצוע אובר-קלוקינג באופן בטוח.
