Top 10 công cụ chạy model AI offline trên máy tính mới nhất 2025

Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, việc sử dụng công cụ chạy model AI offline trên máy tính cá nhân đang trở thành xu hướng được nhiều người quan tâm. Thay vì phụ thuộc vào các dịch vụ cloud như ChatGPT hay Google Gemini, bạn hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngay trên thiết bị cá nhân. Điều này không chỉ đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu mà còn giúp tiết kiệm chi phí và có thể hoạt động mà không cần kết nối internet. Bài viết này sẽ tổng hợp những phần mềm hỗ trợ chạy model AI offline trên máy tính phổ biến nhất hiện nay, cùng với hướng dẫn cài đặt chi tiết và so sánh ưu nhược điểm của từng giải pháp.

Tại sao nên chạy model AI Offline

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong những năm gần đây, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh, đã mang đến những thay đổi mang tính cách mạng. Các công cụ như ChatGPT, Midjourney, DALL-E, và nhiều ứng dụng khác đã trở nên quen thuộc, hỗ trợ đắc lực trong công việc, học tập và sáng tạo. Tuy nhiên, phần lớn các dịch vụ AI mạnh mẽ này hoạt động dựa trên nền tảng đám mây. Điều này đồng nghĩa với việc dữ liệu người dùng cần được gửi đến máy chủ của nhà cung cấp để xử lý, làm dấy lên những lo ngại không nhỏ về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và chi phí sử dụng ngày càng tăng.

Trước bối cảnh đó, giải pháp sử dụng công cụ chạy model AI offline trên máy tính cá nhân đang nổi lên như một lựa chọn hấp dẫn với nhiều lợi ích vượt trội.

Lợi ích về bảo mật và riêng tư

Một trong những ưu điểm hàng đầu và thường được nhắc đến nhiều nhất chính là quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu tuyệt đối. Khi bạn chạy AI offline, toàn bộ dữ liệu và quá trình xử lý đều diễn ra ngay trên máy tính của bạn. Điều này có nghĩa là không có bất kỳ thông tin nào rời khỏi thiết bị, loại bỏ hoàn toàn nguy cơ rò rỉ dữ liệu hoặc bị các bên thứ ba truy cập trái phép. Đây là yếu tố cực kỳ quan trọng, đặc biệt đối với các cá nhân và tổ chức thường xuyên làm việc với thông tin nhạy cảm trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, luật pháp hay nghiên cứu khoa học.

Tính độc lập và ổn định

Một lợi ích không thể bỏ qua khác là khả năng hoạt động không cần Internet (Offline Accessibility). Bạn có thể sử dụng các công cụ chạy model AI offline trên máy tính ở bất kỳ đâu, bất kỳ lúc nào, ngay cả khi không có kết nối mạng ổn định hoặc hoàn toàn không có mạng. Điều này đặc biệt hữu ích cho những người thường xuyên di chuyển, làm việc ở những vùng sâu vùng xa hoặc những nơi có kết nối Internet hạn chế.

Bên cạnh đó, việc chạy AI offline mang lại cho bạn toàn quyền kiểm soát đối với mô hình, dữ liệu và cách thức hoạt động của AI mà không bị giới hạn bởi các điều khoản hay chính sách của nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Bạn có thể tự do lựa chọn, tùy chỉnh và tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình AI để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình, điều mà các dịch vụ đám mây thường hạn chế. “Toàn quyền kiểm soát” ở đây không chỉ dừng lại ở việc bảo vệ dữ liệu. Nó còn bao hàm khả năng tùy biến sâu rộng và quan trọng hơn là tránh được sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất (vendor lock-in). Trong khi các dịch vụ AI đám mây thường cung cấp các mô hình “đóng” hoặc API với những giới hạn nhất định về khả năng tùy chỉnh, việc chạy AI offline cho phép người dùng chọn lựa từ một loạt các mô hình mã nguồn mở, tinh chỉnh chúng trên bộ dữ liệu riêng của mình, và dễ dàng chuyển đổi giữa các công cụ hoặc mô hình khác nhau mà không bị ràng buộc bởi một hệ sinh thái cụ thể.

Hiệu suất và chi phí

Về mặt chi phí, giải pháp AI offline có thể giúp tiết kiệm chi phí tiềm năng trong dài hạn. Mặc dù có thể cần một khoản đầu tư ban đầu cho phần cứng (nếu máy tính hiện tại chưa đủ mạnh), việc này giúp loại bỏ các khoản phí thuê bao hàng tháng hoặc chi phí API đắt đỏ thường thấy ở các dịch vụ AI đám mây.

Hiệu suất và độ trễ thấp cũng là những điểm cộng đáng kể. Do quá trình xử lý diễn ra trực tiếp trên máy tính cá nhân, độ trễ mạng được loại bỏ, mang lại thời gian phản hồi nhanh hơn đáng kể so với việc gửi dữ liệu lên đám mây và chờ kết quả trả về. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng AI đòi hỏi tương tác thời gian thực.

Xu hướng “AI cục bộ” (Local AI) đang ngày càng trở nên rõ nét với sự ra đời của khái niệm “AI PC” – những chiếc máy tính được trang bị phần cứng chuyên dụng như NPU (Neural Processing Unit) để tối ưu hóa cho các tác vụ AI. Việc chạy AI trên thiết bị cá nhân không còn là điều xa vời mà đang dần trở thành hiện thực, mở ra một kỷ nguyên mới cho điện toán cá nhân.

Mục tiêu của bài viết này là giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về thế giới các công cụ chạy model AI offline trên máy tính, khám phá những lựa chọn hàng đầu hiện nay và cung cấp thông tin cần thiết để bạn có thể tìm ra giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu và điều kiện của mình.

Tổng hợp các công cụ hỗ trợ chạy Model AI Offline tốt nhất hiện nay

Thị trường công cụ chạy model AI offline trên máy tính rất đa dạng, phục vụ nhiều đối tượng người dùng với các nhu cầu và trình độ kỹ thuật khác nhau. Từ các giải pháp dòng lệnh mạnh mẽ cho người dùng kỹ thuật đến các ứng dụng có giao diện đồ họa (GUI) trực quan, thân thiện cho người mới bắt đầu, việc lựa chọn công cụ phù hợp có thể là một thách thức. Dưới đây là tổng hợp và đánh giá chi tiết những cái tên nổi bật nhất hiện nay, giúp bạn có cái nhìn tổng quan và đưa ra quyết định sáng suốt.

Sự đa dạng và chuyên môn hóa của các công cụ này phản ánh nhu cầu phong phú của người dùng. Không có một giải pháp “một kích cỡ cho tất cả”; thay vào đó, hệ sinh thái công cụ AI offline đang phát triển theo hướng cung cấp các giải pháp chuyên biệt, mỗi công cụ phục vụ tốt nhất cho một nhóm người dùng hoặc một loại tác vụ cụ thể. Điều này mang lại nhiều lựa chọn hơn cho người dùng nhưng cũng có thể gây bối rối ban đầu. Do đó, việc tìm hiểu kỹ thông tin và so sánh các công cụ là rất quan trọng.

GPT4All

Được phát triển bởi Nomic AI, GPT4All là một hệ sinh thái phần mềm mã nguồn mở, được thiết kế với mục tiêu cho phép bất kỳ ai cũng có thể huấn luyện và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ ngay tại máy tính cá nhân của mình.

Tính năng cốt lõi:

• Hoạt động hoàn toàn offline: Đảm bảo mọi dữ liệu và tương tác của người dùng được giữ kín, không gửi đi bất cứ đâu.
• Hỗ trợ đa dạng model: Cung cấp quyền truy cập vào một thư viện lớn với hơn 1000 model AI mã nguồn mở, bao gồm các dòng nổi tiếng như Llama, Mistral, DeepSeek R1, Nous-Hermes và nhiều model khác.
• Giao diện chat client thân thiện: Có ứng dụng chat trên desktop, giúp người dùng dễ dàng tương tác với AI mà không cần kiến thức lập trình phức tạp.
• Tính năng LocalDocs: Cho phép người dùng trò chuyện riêng tư với các tệp tài liệu (văn bản, PDF,…) được lưu trữ trên máy tính của mình. AI sẽ sử dụng nội dung từ các tệp này để trả lời câu hỏi.
• Tối ưu hóa phần cứng: Hoạt động được trên cả CPU và GPU (hỗ trợ NVIDIA, AMD, và chip Apple M series), giúp tận dụng tối đa sức mạnh phần cứng sẵn có.

Yêu cầu hệ thống (tham khảo cho các model 7 tỷ tham số):

• CPU: Các dòng chip hiện đại như Intel Core i5/i7 hoặc AMD Ryzen, yêu cầu hỗ trợ tập lệnh AVX/AVX2.
• RAM: Tối thiểu 8GB, khuyến nghị 16GB để có trải nghiệm tốt hơn. Một số model nhỏ hơn có thể chạy với 4GB RAM.
• GPU: Không bắt buộc, nhưng nếu có GPU NVIDIA, hiệu suất sẽ được cải thiện đáng kể.
• Dung lượng đĩa trống: Khoảng 4GB – 8GB cho mỗi tệp model.
• Hệ điều hành: Windows 10 trở lên, macOS 12.6 (Monterey) trở lên, hoặc Ubuntu 22.04 LTS trở lên.

Hướng dẫn cài đặt cơ bản:

Người dùng có thể tải GPT4All trực tiếp từ trang web chính thức của Nomic AI. Sau khi cài đặt, ứng dụng sẽ hiển thị một danh sách các model có sẵn để người dùng lựa chọn và tải về.

Ưu điểm:

Dễ sử dụng, đặc biệt phù hợp với người mới; thư viện model phong phú; tập trung mạnh vào quyền riêng tư; có cộng đồng người dùng và nhà phát triển năng động.

Nhược điểm:

Số lượng model được đề xuất sẵn có thể ít hơn so với một số công cụ khác. Tính năng LocalDocs không cho phép tùy chỉnh model nhúng (embedding model).

Thông tin giấy phép

Mã nguồn của GPT4All được phát hành theo giấy phép MIT, một giấy phép mã nguồn mở rất thông thoáng. Tuy nhiên, người dùng cần lưu ý rằng mỗi model AI cụ thể mà họ tải về thông qua GPT4All sẽ có giấy phép riêng của model đó.

LM Studio – Giải pháp thân thiện nhất

LM Studio là một ứng dụng desktop mạnh mẽ, cung cấp một giao diện đồ họa trực quan để người dùng khám phá, tải xuống và chạy các LLM chạy offline trên máy tính cá nhân.

Tính năng cốt lõi:

• Giao diện người dùng đồ họa (GUI) thân thiện: Giúp việc tìm kiếm và tải model từ các kho lưu trữ lớn như Hugging Face trở nên dễ dàng, ngay cả với người không quen dùng dòng lệnh.
• Chạy LLM hoàn toàn offline: Sau khi tải model về máy, LM Studio cho phép sử dụng AI mà không cần kết nối internet.
• Hỗ trợ nhiều định dạng model: Tương thích với các định dạng model phổ biến như GGUF, giúp người dùng có nhiều lựa chọn.
• Tinh chỉnh cấu hình model: Cho phép người dùng nâng cao điều chỉnh các tham số của model để tối ưu hóa hiệu suất hoặc thay đổi hành vi của AI.
• Tạo local inference server: Có khả năng tạo một máy chủ AI cục bộ tương thích với API của OpenAI, cho phép các ứng dụng khác trên máy tính hoặc trong mạng nội bộ có thể “gọi” đến model AI đang chạy trong LM Studio.
• Chat với tài liệu: Hỗ trợ tính năng trò chuyện với các tệp tài liệu của người dùng, sử dụng kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tăng cường độ chính xác của câu trả lời dựa trên nội dung tài liệu.

Yêu cầu hệ thống:

• CPU: Yêu cầu CPU đa nhân hiện đại có hỗ trợ tập lệnh AVX2.
• RAM: Tối thiểu 8GB , nhưng khuyến nghị 16GB trở lên để chạy các model lớn một cách mượt mà.
• GPU: Khuyến nghị sử dụng GPU NVIDIA với ít nhất 6GB VRAM để có hiệu suất tốt nhất.
• Dung lượng đĩa trống: Cần khoảng 50GB để cài đặt ứng dụng và lưu trữ các model.

Hướng dẫn cài đặt cơ bản:

Tải LM Studio từ trang web chính thức. Sau khi cài đặt, người dùng có thể vào mục “Discover” (Khám phá) để tìm kiếm và tải các model mong muốn.

Ưu điểm:

Giao diện trực quan, dễ làm quen cho người mới; kho model từ Hugging Face rất phong phú; cung cấp nhiều tùy chọn cấu hình cho người dùng có kinh nghiệm; hỗ trợ tạo server API tiện lợi.

Nhược điểm:

Yêu cầu cấu hình phần cứng tương đối cao so với một số công cụ khác. Tính năng tích hợp tài liệu có thể chưa tối ưu khi làm việc với các tệp quá lớn.

Thông tin giấy phép:

Phần mềm LM Studio được cấp phép theo giấy phép MIT. Tuy nhiên, Điều khoản Sử dụng Dịch vụ (App Terms) của LM Studio có các quy định riêng, nhấn mạnh việc sử dụng cho mục đích cá nhân và phi thương mại, trừ khi có một thỏa thuận cấp phép riêng với công ty.

Ollama – Mạnh mẽ và linh hoạt

Ollama là một công cụ mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc chạy các LLM chạy offline trên máy tính cá nhân. Ollama chủ yếu được sử dụng thông qua giao diện dòng lệnh (CLI), nhưng cũng có nhiều giao diện người dùng đồ họa (GUI) do cộng đồng phát triển để mang lại trải nghiệm thân thiện hơn.

Tính năng cốt lõi:

• Dễ dàng tải và chạy LLM: Chỉ với vài lệnh đơn giản trong terminal (ví dụ: ollama pull llama3 và ollama run llama3), người dùng có thể nhanh chóng tải về và khởi chạy các model phổ biến như Llama, Mistral, Gemma, và nhiều model khác.
• Tạo local API endpoint: Ollama tự động tạo một API endpoint cục bộ, cho phép các ứng dụng hoặc script khác có thể dễ dàng tích hợp và tương tác với model AI đang chạy.
• Quản lý model hiệu quả: Cho phép người dùng quản lý các model đã tải về, xem danh sách, xóa model không cần thiết.
• Tạo custom model (Modelfile): Người dùng có thể tạo các “Modelfile” để tùy chỉnh hành vi của model, ví dụ như thiết lập system prompt mặc định hoặc kết hợp nhiều model lại với nhau.
• Hỗ trợ đa nền tảng: Hoạt động tốt trên Windows, macOS và Linux.

Yêu cầu hệ thống:

• CPU: Cần CPU đa nhân hiện đại có hỗ trợ tập lệnh AVX2.
• RAM: Tối thiểu 8GB.
• GPU: Khuyến nghị sử dụng GPU có ít nhất 8GB VRAM. Ollama hỗ trợ tốt GPU NVIDIA (thông qua CUDA), GPU AMD (thông qua ROCm cho một số model), và chip Apple Silicon (tối ưu cho CPU/GPU tích hợp).
• Dung lượng đĩa trống: Nên có khoảng 50GB dung lượng SSD trống để cài đặt Ollama và lưu trữ ít nhất một model nhỏ.

Hướng dẫn cài đặt cơ bản:

Truy cập trang web chính thức của Ollama để tải về phiên bản phù hợp với hệ điều hành. Sau khi cài đặt, mở terminal và sử dụng các lệnh như ollama pull <tên_model> để tải model và ollama run <tên_model> để bắt đầu trò chuyện.

Ưu điểm:

Rất nhẹ nhàng và linh hoạt; dễ dàng tự động hóa các tác vụ thông qua script; phù hợp cho lập trình viên và những người dùng thích làm việc với giao diện dòng lệnh; cộng đồng phát triển mạnh mẽ.

Nhược điểm:

Giao diện dòng lệnh mặc định có thể gây khó khăn cho người dùng mới không quen với terminal. Người dùng muốn có giao diện đồ họa sẽ cần tự tìm và cài đặt các công cụ bổ sung từ cộng đồng.

Thông tin giấy phép:

Mã nguồn của Ollama (bao gồm cả thư viện ollama-python) được phát hành theo giấy phép MIT. Tuy nhiên, các model AI mà Ollama phân phối (ví dụ, khi bạn ollama pull llama3) sẽ tuân theo giấy phép gốc của chính model đó. Ví dụ, các model Llama 3 trên Ollama vẫn chịu sự ràng buộc của Llama 3 Community License.

Jan.ai – Giao diện hiện đại

Jan.ai định vị mình là một giải pháp thay thế ChatGPT mã nguồn mở, tập trung mạnh mẽ vào quyền riêng tư của người dùng và có khả năng hoạt động 100% offline trên máy tính cá nhân.

Tính năng cốt lõi:

• Hoạt động 100% offline: Đảm bảo mọi dữ liệu và tương tác đều được xử lý cục bộ.
• Giao diện desktop thân thiện: Cung cấp một ứng dụng desktop với giao diện người dùng trực quan, dễ sử dụng.
• Hỗ trợ tải và chạy LLM mã nguồn mở: Cho phép người dùng dễ dàng tải và sử dụng các model ngôn ngữ lớn mã nguồn mở phổ biến.
• Local API Server tương thích OpenAI: Jan được xây dựng trên nền tảng Cortex, một engine AI cục bộ có khả năng tạo ra một API server tại local (thường là localhost:1337) tương thích với API của OpenAI. Điều này cho phép các ứng dụng khác hỗ trợ API OpenAI có thể kết nối và sử dụng các model đang chạy trong Jan.
• Hỗ trợ đa dạng phần cứng: Tương thích với nhiều loại phần cứng, bao gồm GPU NVIDIA (CUDA), chip Apple M-series, CPU Intel, và chạy trên các hệ điều hành Linux, Windows.
• Thư viện model và kết nối API từ xa: Ngoài việc chạy model local, Jan cũng cho phép người dùng kết nối đến các API của nhà cung cấp AI từ xa như Groq hay OpenRouter nếu muốn.

Yêu cầu hệ thống:

• CPU: Cần CPU đa nhân hiện đại có hỗ trợ tập lệnh AVX2 (tương đương Intel Core i5 hoặc AMD Ryzen 5 trở lên).
• RAM: Tối thiểu 8GB.
• GPU: Khuyến nghị sử dụng GPU có ít nhất 8GB VRAM (NVIDIA với CUDA, AMD với ROCm hoặc Vulkan, Apple Silicon với Metal).
• Dung lượng đĩa trống: Cần khoảng 50GB.
• Hệ điều hành: macOS 13 (Ventura) trở lên; Windows 10 trở lên (để hỗ trợ GPU NVIDIA, cần cài đặt CUDA Toolkit 11.7 trở lên); Linux (yêu cầu glibc 2.27 trở lên).

Hướng dẫn cài đặt cơ bản:

Tải ứng dụng Jan từ trang web chính thức (jan.ai). Sau khi cài đặt, người dùng có thể chọn model từ thư viện có sẵn hoặc import model từ nguồn khác.

Ưu điểm:

Tập trung rất mạnh vào quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu; hoàn toàn mã nguồn mở; giao diện người dùng đẹp và hiện đại; linh hoạt trong việc lựa chọn model (cả local và cloud).

Nhược điểm:

Vì là một dự án đang trong giai đoạn phát triển tích cực, người dùng có thể gặp phải một số lỗi hoặc thay đổi đột ngột (breaking changes).

Thông tin giấy phép:

Theo thông tin mới nhất từ tài liệu của Jan , Jan sử dụng giấy phép AGPLv3. Trước đó, có nguồn thông tin đề cập đến giấy phép Apache-2.0. Giấy phép AGPLv3 là một giấy phép “copyleft” mạnh, yêu cầu các sửa đổi và phiên bản phái sinh được phân phối qua mạng cũng phải được cung cấp mã nguồn theo cùng giấy phép. Người dùng nên kiểm tra thông tin giấy phép mới nhất trực tiếp trên trang chủ hoặc kho mã nguồn của Jan.

Llamafile

Llamafile mang đến một cách tiếp cận độc đáo và cực kỳ đơn giản để chạy các LLM chạy offline: nó đóng gói toàn bộ model AI cùng với một giao diện web người dùng cơ bản vào một tệp thực thi duy nhất.

Tính năng cốt lõi:

• Cực kỳ dễ sử dụng: Người dùng chỉ cần tải về một tệp duy nhất. Trên Windows, chỉ cần đổi tên tệp để có đuôi .exe và nhấp đúp để chạy. Không cần cài đặt phức tạp.
• Không cần cài đặt: Đúng như tên gọi, đây là một giải pháp “portable”, không yêu cầu quá trình cài đặt rườm rà.
• Hoạt động qua trình duyệt: Sau khi chạy tệp Llamafile, người dùng có thể tương tác với AI thông qua trình duyệt web bằng cách truy cập địa chỉ localhost:8080.
• Hỗ trợ xử lý hình ảnh (với một số model): Một số Llamafile được đóng gói với các model có khả năng xử lý đa phương thức, ví dụ như Llava, cho phép người dùng tải lên hình ảnh để AI phân tích và trả lời câu hỏi liên quan đến hình ảnh đó.

Yêu cầu hệ thống:

• RAM: Tối thiểu 8GB RAM để chạy các model nhỏ (ví dụ, Llava 7 tỷ tham số). Khuyến nghị 16GB RAM trở lên để có hiệu suất tốt hơn và chạy các model lớn hơn một chút.
• GPU: Không bắt buộc, nhưng nếu có GPU NVIDIA hoặc AMD, tốc độ xử lý sẽ được cải thiện đáng kể. Llamafile có khả năng tự động phát hiện và sử dụng GPU nếu có.
• Dung lượng đĩa trống: Kích thước của mỗi tệp Llamafile dao động từ vài Gigabyte đến hơn 10 Gigabyte, tùy thuộc vào model được đóng gói bên trong.

Hướng dẫn cài đặt cơ bản:

Truy cập trang web chính thức của Llamafile (thường là llamafile.ai hoặc các kho lưu trữ liên quan đến dự án Cosmopolitan Libc của Mozilla). Tải về tệp Llamafile mong muốn. Trên Windows, đổi tên tệp để có đuôi .exe. Trên Linux hoặc macOS, có thể cần cấp quyền thực thi cho tệp (chmod +x ten_file.llamafile) rồi chạy trực tiếp từ terminal (./ten_file.llamafile).

Ưu điểm:

Là giải pháp đơn giản nhất cho người mới bắt đầu muốn trải nghiệm AI model chạy offline trên máy tính; không cần kết nối internet; dễ dàng chia sẻ và chạy trên nhiều máy tính khác nhau trong mạng nội bộ (chỉ cần chia sẻ tệp và chạy).

Nhược điểm:

Giao diện người dùng rất cơ bản, không có nhiều tính năng tùy chỉnh nâng cao; mỗi tệp Llamafile chỉ chứa một model AI duy nhất, muốn dùng model khác phải tải tệp khác.

Thông tin giấy phép:

Giấy phép của Llamafile phụ thuộc vào giấy phép của model AI được đóng gói bên trong nó và các thành phần phần mềm khác được sử dụng để tạo ra tệp thực thi.

Các công cụ khác

Ngoài các nền tảng nổi bật trên, còn có nhiều công cụ khác hỗ trợ chạy AI model chạy offline trên máy tính, phục vụ các nhu cầu đa dạng:

• Faraday.dev: Một nền tảng linh hoạt, tập trung vào việc huấn luyện và triển khai model AI cục bộ, thường hướng đến đối tượng người dùng có kiến thức kỹ thuật sâu và các nhà nghiên cứu.
• local.ai: Có thể là một tên gọi chung cho các giải pháp AI cục bộ hoặc một công cụ cụ thể. Các nguồn tin mô tả đây là một công cụ mạnh mẽ với khả năng tương thích rộng và cộng đồng hỗ trợ tốt.
• OobaBooga Web UI (còn gọi là Text Generation WebUI): Một giao diện web rất phổ biến trong cộng đồng AI mã nguồn mở, cho phép chạy và tương tác với nhiều loại LLM khác nhau. Nó nổi tiếng với nhiều tùy chọn cấu hình, khả năng mở rộng thông qua extension và hỗ trợ API.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): Không hẳn là một công cụ chạy AI trực tiếp cho người dùng cuối, ONNX là một framework quan trọng giúp tối ưu hóa các model AI và cho phép chúng chạy trên nhiều loại phần cứng và nền tảng khác nhau. Nó thường được các nhà phát triển và chuyên gia AI sử dụng để chuẩn bị model cho việc triển khai ở cấp độ sản xuất.
• AnythingLLM: Một ứng dụng desktop toàn diện, cho phép người dùng trò chuyện với tài liệu, sử dụng các AI agent, và tận dụng nhiều LLM khác nhau (cả local và cloud) với sự tập trung mạnh mẽ vào quyền riêng tư và khả năng hoạt động offline. Nó đặc biệt hữu ích cho việc xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân hoặc doanh nghiệp từ các tài liệu hiện có.
• Msty: Một chatbot AI offline mạnh mẽ, nổi bật với khả năng tích hợp các tệp cá nhân (tài liệu, PDF) vào cơ sở kiến thức của chatbot. Msty hỗ trợ truy cập vào nhiều model ngôn ngữ từ các nguồn như Ollama và Hugging Face, đồng thời có giao diện người dùng được thiết kế khá đẹp mắt.

Hiểu đúng về AI Local và các yếu tố cần biết

Chúng ta cần phải nắm vững một số khái niệm cơ bản và các yếu tố kỹ thuật liên quan đến việc chạy AI model offline.

AI Model Offline là gì? Phân biệt với AI Online.

Về cơ bản, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một dạng trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên một khối lượng văn bản khổng lồ để có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống như con người. Chúng hoạt động bằng cách dự đoán từ hoặc cụm từ tiếp theo trong một chuỗi dựa trên những gì chúng đã “học” được từ dữ liệu huấn luyện.

• AI Online (AI Đám Mây): Đây là hình thức phổ biến nhất hiện nay. Các mô hình AI được đặt và vận hành trên các máy chủ mạnh mẽ của nhà cung cấp dịch vụ (ví dụ: OpenAI với ChatGPT, Google với Gemini). Người dùng truy cập và tương tác với các mô hình này thông qua kết nối Internet. Dữ liệu đầu vào của người dùng được gửi lên máy chủ để xử lý và kết quả được trả về.
• AI Offline (Local AI): Ngược lại, AI offline có nghĩa là các mô hình AI được tải về và chạy trực tiếp trên phần cứng của máy tính cá nhân người dùng (PC, laptop). Toàn bộ quá trình xử lý, từ nhận đầu vào đến tạo ra đầu ra, đều diễn ra cục bộ mà không cần kết nối Internet (sau khi model đã được tải về).

Các định dạng model phổ biến cho AI offline:

Để chạy AI offline, bạn cần có các file model được đóng gói ở những định dạng phù hợp. Một số định dạng phổ biến bao gồm:

• GGUF (GPT-Generated Unified Format): Đây là định dạng file nhị phân được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay cho các LLM chạy cục bộ, đặc biệt là các model đã được lượng tử hóa (quantized) để giảm kích thước và yêu cầu tài nguyên. GGUF được thiết kế để tải nhanh và dễ sử dụng với các thư viện inference phổ biến như llama.cpp. Sự đơn giản, tốc độ tải nhanh, hiệu quả sử dụng tài nguyên và tính di động của định dạng GGUF đã khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho cộng đồng AI offline.
• GGML (GPT-Generated Model Language): Là tiền thân của GGUF, GGML vẫn còn được một số công cụ hỗ trợ, nhưng GGUF đang dần thay thế do có nhiều cải tiến hơn.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): Là một định dạng mở được thiết kế để biểu diễn các mô hình học máy, cho phép chuyển đổi mô hình giữa các framework huấn luyện khác nhau (như PyTorch, TensorFlow) và các công cụ inference. ONNX Runtime là một engine hiệu suất cao để chạy các model ONNX, hỗ trợ tăng tốc phần cứng trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm cả Windows, Linux, macOS và các thiết bị di động. Tính linh hoạt và khả năng tương tác của ONNX, cùng với khả năng tối ưu hóa hiệu suất trên nhiều loại phần cứng, làm cho nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho việc triển khai AI offline. Windows ML cũng có thể tận dụng ONNX Runtime để chạy các model AI cục bộ một cách hiệu quả.
• PyTorch (.pt,.pth) và TensorFlow (SavedModel): Đây là các định dạng file gốc được xuất ra từ hai framework huấn luyện AI phổ biến nhất là PyTorch và TensorFlow. Các model ở định dạng này có thể được chạy offline nếu người dùng thiết lập môi trường Python phù hợp và cài đặt các thư viện cần thiết. Tuy nhiên, để tối ưu hóa cho việc inference (suy luận) cục bộ với hiệu suất cao hơn và yêu cầu tài nguyên thấp hơn, các model này thường được chuyển đổi sang định dạng GGUF hoặc ONNX.

Yêu cầu phần cứng:

Việc chạy công cụ chạy model AI offline trên máy tính hay các mô hình AI, đặc biệt là LLM, trực tiếp trên máy tính cá nhân đòi hỏi cấu hình phần cứng nhất định. Mức độ yêu cầu phụ thuộc vào kích thước và độ phức tạp của model bạn muốn chạy.

• CPU (Bộ xử lý trung tâm): Cần một CPU đủ mạnh. Các CPU hiện đại với nhiều nhân (khuyến nghị từ 6 nhân trở lên) sẽ giúp quá trình inference diễn ra mượt mà hơn, đặc biệt nếu bạn không có GPU rời hoặc chạy các model nhỏ.
• RAM (Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên): Đây là yếu tố quan trọng. Tối thiểu nên có 8GB đến 16GB RAM. Tuy nhiên, để chạy các model lớn hơn hoặc thực hiện đa nhiệm trong khi AI đang hoạt động, 32GB RAM trở lên được khuyến nghị. Một cách phân loại tham khảo: laptop thông thường với 8GB RAM có thể chạy các model kích thước 3-7 tỷ tham số (3B-7B); laptop gaming với 16GB RAM có thể xử lý các model 7B-13B; và các máy tính để bàn mạnh mẽ với 32GB RAM trở lên có thể chạy các model từ 13B trở lên một cách hiệu quả.
• GPU (Card đồ họa/Bộ xử lý đồ họa): Đây là thành phần quan trọng nhất để tăng tốc độ xử lý LLM.
• VRAM (Video RAM – Bộ nhớ đồ họa): Dung lượng VRAM trên GPU của bạn quyết định trực tiếp kích thước của model AI mà bạn có thể tải và chạy một cách hiệu quả. Khuyến nghị sử dụng GPU NVIDIA với ít nhất 8GB VRAM , và lý tưởng là từ 12GB VRAM trở lên cho các model phổ biến như Mistral 7B. Các model lớn hơn, phức tạp hơn sẽ yêu cầu dung lượng VRAM cao hơn đáng kể, có thể lên đến 24GB, 48GB hoặc hơn.
• Loại GPU: GPU NVIDIA với kiến trúc hỗ trợ CUDA thường được tối ưu tốt nhất và có sự hỗ trợ rộng rãi nhất từ các công cụ AI offline. Tuy nhiên, một số công cụ và thư viện cũng đang dần hỗ trợ tốt hơn cho GPU AMD (thông qua ROCm hoặc Vulkan) và chip Apple Silicon (M-series) với công nghệ Metal.
• Ổ cứng (Storage): Nên sử dụng ổ cứng SSD (Solid State Drive), đặc biệt là NVMe SSD, để tăng tốc độ tải model và xử lý dữ liệu. Bạn cần có đủ dung lượng trống để lưu trữ các file model, có thể từ vài GB đến hàng chục GB cho mỗi model, tùy thuộc vào kích thước và mức độ lượng tử hóa.
• Hệ điều hành: Hầu hết các công cụ chạy model AI offline trên máy tính phổ biến hiện nay đều hỗ trợ đa nền tảng, bao gồm Windows, macOS và Linux.

Yêu cầu về VRAM là một trong những rào cản chính đối với nhiều người dùng muốn chạy các LLM mạnh mẽ. Không phải ai cũng sở hữu GPU cao cấp với dung lượng VRAM lớn. Chính hạn chế này đã trở thành động lực thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các kỹ thuật lượng tử hóa và tối ưu hóa model. Nhu cầu chạy model trên phần cứng hạn chế đã khuyến khích các nhà nghiên cứu và phát triển tạo ra các phương pháp lượng tử hóa ngày càng hiệu quả hơn, giúp giảm kích thước model và yêu cầu VRAM mà vẫn giữ được chất lượng ở mức chấp nhận được. Kết quả là, các nhà phát triển model ngày càng có xu hướng phát hành các phiên bản model đã được lượng tử hóa sẵn (ví dụ, các file GGUF với nhiều mức độ lượng tử hóa khác nhau) để phục vụ cộng đồng người dùng AI offline. Cuộc đua trong lĩnh vực này không chỉ dừng lại ở việc tạo ra các model ngày càng lớn hơn, mà còn là làm cho chúng trở nên hiệu quả hơn khi hoạt động trên các tài nguyên hạn chế.

Dưới đây là bảng ước tính yêu cầu phần cứng để bạn đọc tham khảo:

Lượng tử hóa (Quantization):

Đây là một kỹ thuật quan trọng trong AI offline. Lượng tử hóa giúp giảm độ chính xác số học của các trọng số trong mô hình (ví dụ, từ số thực 32-bit xuống số nguyên 8-bit hoặc 4-bit). Quá trình này làm giảm đáng kể kích thước file model và yêu cầu về VRAM cũng như RAM khi chạy, thường chỉ hy sinh một chút về độ chính xác của model. Nhiều model GGUF được cung cấp ở các mức lượng tử hóa khác nhau (ví dụ: Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0), cho phép người dùng lựa chọn sự cân bằng giữa hiệu suất và chất lượng. Ví dụ, các định dạng lượng tử hóa như Q4_K_M hoặc Q5_K_M thường được sử dụng cho inference trên GPU, trong khi Q4_0 hoặc Q4_K_S có thể hoạt động tốt hơn trên CPU.

Sự phổ biến của định dạng GGUF và thư viện llama.cpp (một engine inference mã nguồn mở hiệu quả, tối ưu cho cả CPU và GPU, hỗ trợ đa nền tảng) đã đóng vai trò then chốt trong việc “dân chủ hóa” việc chạy LLM offline. Trước đây, việc này rất phức tạp và đòi hỏi kiến thức chuyên sâu. GGUF đơn giản hóa việc đóng gói và phân phối model, đặc biệt là các model đã lượng tử hóa, giúp chúng nhẹ hơn và dễ chạy hơn trên phần cứng phổ thông. llama.cpp cung cấp nền tảng mạnh mẽ mà nhiều công cụ giao diện người dùng thân thiện như Ollama, LM Studio, và KoboldCpp xây dựng dựa trên đó. Sự kết hợp này đã tạo ra một “tiêu chuẩn” không chính thức, cho phép cộng đồng dễ dàng chia sẻ model và các nhà phát triển xây dựng các công cụ ngày càng dễ tiếp cận hơn. Điều này làm giảm rào cản kỹ thuật, mở ra cơ hội cho nhiều người dùng hơn (không chỉ giới hạn ở các chuyên gia) có thể trải nghiệm và tận dụng sức mạnh của LLM offline, từ đó thúc đẩy sự đổi mới mạnh mẽ từ cộng đồng.

Kết luận

Thế giới của trí tuệ nhân tạo đang mở ra những cánh cửa chưa từng có, và việc sử dụng các công cụ chạy model AI offline trên máy tính cá nhân chính là một trong những chìa khóa quan trọng giúp mỗi chúng ta tiếp cận và làm chủ công nghệ đột phá này. Như đã phân tích chi tiết trong suốt bài viết, giải pháp AI offline mang lại hàng loạt lợi ích không thể phủ nhận: từ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu tuyệt đối, toàn quyền kiểm soát model và quá trình hoạt động, đến khả năng tiết kiệm chi phí tiềm năng và sự linh hoạt truy cập không giới hạn ngay cả khi không có kết nối Internet.

Chúng ta đã cùng nhau khám phá một loạt các công cụ hàng đầu như LM Studio, Ollama, GPT4All, Jan.ai, KoboldCpp, và Llamafile, mỗi công cụ đều có những điểm mạnh và đặc thù riêng, phục vụ cho các nhu cầu và trình độ kỹ thuật khác nhau. Từ những giao diện đồ họa trực quan, dễ sử dụng cho người mới bắt đầu, đến những công cụ dòng lệnh mạnh mẽ với khả năng tùy chỉnh sâu và tích hợp API cho các nhà phát triển, sự đa dạng này cho thấy việc trải nghiệm sức mạnh của AI ngay trên chiếc PC quen thuộc đã trở nên dễ dàng và tiếp cận được hơn bao giờ hết.

Yếu tố phần cứng, đặc biệt là VRAM và RAM, vẫn là một cân nhắc quan trọng, nhưng với sự phát triển của các kỹ thuật lượng tử hóa model và sự ra đời của phần cứng AI chuyên dụng, rào cản này đang dần được thu hẹp. Việc hiểu rõ về các định dạng model như GGUF hay ONNX, cùng với việc nắm bắt các mẹo tối ưu hóa, sẽ giúp người dùng khai thác hiệu quả nhất tiềm năng của AI offline.

Thế giới AI offline đầy tiềm năng đang rộng mở và chờ đợi bạn khám phá. Đừng ngần ngại lựa chọn cho mình một công cụ phù hợp dựa trên nhu cầu, sở thích và cấu hình máy tính hiện có. Hãy bắt đầu từ những công cụ đơn giản, tải về model AI yêu thích của bạn, và tự mình trải nghiệm những điều kỳ diệu mà trí tuệ nhân tạo có thể mang lại, theo cách riêng của bạn, ngay trên chính không gian số cá nhân của mình. Hành trình làm chủ AI theo cách riêng của bạn bắt đầu từ hôm nay!