تجربتي الشخصية: تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي حقيقي (AI Chatbot) محليًا على جهاز iPhone

عادةً ما تحتاج روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT و Gemini، إلى الاعتماد على الحوسبة السحابية لكي تعمل. ولكن، ماذا لو كان بإمكانك تشغيل نموذج لغوي كبير (LLM) على جهاز iPhone الخاص بك مباشرةً، وبدون الحاجة إلى اشتراك أو اتصال بالإنترنت أو حتى مغادرة بياناتك للجهاز؟ بفضل مجموعة من التطبيقات والنماذج الخفيفة والمضغوطة، أصبح ذلك ممكنًا بالفعل.

لقد جربت ذلك بنفسي، وإليك ما تحتاج معرفته.

تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا على iPhone

يمكنك الآن تشغيل نماذج مفتوحة المصدر مثل Llama و Qwen مباشرةً على نظام iOS. يتم تصغير هذه النماذج باستخدام عملية تسمى التكميم (quantization)، والتي تضغطها لتناسب ذاكرة الهاتف المحمول دون التأثير بشكل كبير على الأداء.

ولكن هناك نقطة مهمة: الأداء يعتمد بشكل كبير على جهازك. فمثلاً، جهاز iPhone 15 Pro أو 15 Pro Max المزود بأحدث شريحة من Apple يمكنه تشغيل نماذج تصل إلى 7 أو 8 مليارات معلمة (مثل Llama 3.1 8B)، بينما الهواتف الأقدم تناسبها نماذج أصغر بمعلمات تتراوح بين 1 و 3 مليارات.

التطبيقات التي تجعل ذلك ممكناً

• LLM Farm (مجاني): الطريقة الأسهل للبدء. يمكنك تنزيل نموذج صغير (مثل Phi-3.5 Instruct) وتشغيله دون اتصال بالإنترنت بنقرة واحدة فقط. إنه سلس بشكل مدهش للاستفسارات السريعة.
• MLC Chat (مجاني):
  هذا هو التطبيق الذي استخدمته. كنت أود تجربة LLM Farm، ولكن لسبب ما لم يكن متوفراً للتحميل على متجر تطبيقات Apple. بما أن هذا التطبيق مجاني، فقد جربته وعمل بشكل جيد تماماً.
• Private LLM (مشروع مجتمعي): هذا الخيار أشبه بمشروع “اصنع بنفسك” وليس للمستخدم العادي. يتضمن هذا التطبيق أدلة مفصلة لتحميل نماذج مثل Llama 3.1 و Qwen على جهاز iPhone الخاص بك. إذا كنت من محبي التعديل والتجربة، فبالتأكيد يستحق المحاولة.
• Apollo (مدفوع): سمعت عنه كلاماً طيباً، لكنني لم أجرب هذا التطبيق بنفسي. أخبرني في التعليقات ما هو رأيك في هذا التطبيق الذي يركز على الخصوصية.

كيفية تشغيل النموذج محلياً

بعد تنزيل التطبيق الذي اخترته، قم بفتحه. من هناك، تصفح قائمة النماذج المدمجة واختر أحدها (على سبيل المثال، Phi-3.5 Instruct Q4 quantized). لقد اخترت Qwen 2.5 لسبب بسيط وهو أنني لم أستخدمه منذ فترة.

بمجرد تنزيله، سترى النموذج على جهازك (يتراوح حجمه بين بضع مئات من الميجابايت وعدة جيجابايت حسب الحجم). من هناك، ابدأ الدردشة بكل بساطة.

ستحتاج إلى التحلي بالواقعية؛ هذا ليس الوقت المناسب لطلب تحليلات معمقة أو خطط تفصيلية طويلة. ضع في اعتبارك ما يلي:

• السرعة: النماذج الصغيرة (1-3 مليار معلمة) تستجيب بشكل أسرع؛ بينما قد تستغرق النماذج الكبيرة ثوانٍ لكل رمز.
• السياق: لا تلصق مقالات كاملة؛ حافظ على مطالبات أقصر.
• الناتج: قد تكون النماذج اللغوية الكبيرة المحلية أقل دقة من ChatGPT، لكنها مفيدة لتدوين الملاحظات، والملخصات، والأسئلة والأجوبة، والصياغة الخفيفة.

استمتعت بتجربة بعض المطالبات. لا شيء معقد؛ كان هدفي فقط رؤية نوع الاستجابات التي حصلت عليها من الطلب المحلي. أحد الأشياء التي ستلاحظها على الفور هو السرعة. إنه لأمر مدهش مدى سرعة استجابة النموذج اللغوي الكبير.

جربت المطالبات التالية وبشكل عام، أعجبتني النتائج.

• “لخص إعلان الاستقلال في ثلاث نقاط.”
• “اكتب قصة قصيرة قبل النوم عن روبوت وقطة.”
• “أعطني ثلاث أفكار لوجبة عشاء باستخدام الدجاج والأرز والبروكلي.”

تشغيل نموذج لغوي كبير محلي ليس مثل الدردشة مع ChatGPT-5. إنه بالتأكيد يبدو مبسطًا وخامًا. إذا جربت هذا، تذكر أن تحافظ على مطالباتك قصيرة لأن نوافذ السياق محدودة للغاية مقارنة باستخدام الإصدار العادي من روبوتات الدردشة. ستشعر أن الاستجابات أبطأ إذا قمت بتحميل النموذج اللغوي الكبير المحلي بشكل زائد.

لماذا قد تفعل هذا؟

• لا توجد رسوم اشتراك. لست بحاجة إلى حرق رصيدك لمجرد التجربة.
• خصوصية مدمجة. كل شيء يبقى على جهازك الخاص.
• متعدد الاستخدامات بشكل مدهش. لقد صدمت حقًا بكمية المهام التي يمكن للنموذج المصغر التعامل معها. في كل مرة أختبر فيها حدوده، كان قادرًا على مواجهة التحدي بسهولة.

خلاصة القول

إذا كان لديك iPhone 15 أو أحدث وتريد استكشاف كيف يبدو الذكاء الاصطناعي “من الداخل”، فابدأ بذلك. يمكن أن تكون LLM Farm أو MLCChat طرقًا سريعة ومجانية للبدء. أما إذا كنت تهتم بالخصوصية، فالتطبيق Apollo يستحق التجربة. وإذا كنت من محبي التجربة والتخصيص، فإن Private LLM يتيح لك التعمق أكثر في الإعدادات المخصصة.

فقط تذكّر أن هذه ليست روبوتات المحادثة الكاملة القوة التي اعتدت عليها، لذا لا تتوقع مخرجات مثل ChatGPT. لكن من الرائع حقًا ويشبه المستقبل أن تدير ذكاءً اصطناعيًا خاصًا بك على iPhone.