Trong bối cảnh công nghệ phát triển như vũ bão, việc tự host (chạy cục bộ) các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên thiết bị cá nhân đang ngày càng trở nên phổ biến. Thay vì phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây với những lo ngại về bảo mật dữ liệu và quyền truy cập nhất quán, người dùng có thể tận hưởng sức mạnh của AI ngay trên máy tính của mình. Kể từ khi những mô hình mạnh mẽ và miễn phí đầu tiên có thể chạy trên card đồ họa phổ thông, công nghệ này đã tiến bộ vượt bậc. Tất nhiên, những gì bạn có thể chạy sẽ phụ thuộc rất nhiều vào cấu hình máy, nhưng thực tế là có vô vàn lựa chọn ngoài kia.
Với kinh nghiệm tự chạy các mô hình như Gemma 27B IT QAT và Qwen 2.5 Coder 32B trên chiếc AMD Radeon RX 7900 XTX của mình, cũng như thử nghiệm các mô hình nhỏ hơn như Deepseek R1 0528 Qwen 3 8B cho các thử nghiệm cục bộ, tôi đã đúc rút được nhiều bài học quý giá. Có những điều mà tôi ước mình đã biết trước khi bắt đầu, bởi chúng sẽ giúp tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian hoặc nâng cấp hệ thống nhanh chóng hơn. Dưới đây là 7 bài học quan trọng nhất mà tôi đã học được. Một số bài học dành cho người mới bắt đầu, nhưng cũng có những điều mà ngay cả các chuyên gia tự host dày dặn kinh nghiệm cũng có thể chưa biết. Hãy cùng camnangcongnghe.net khám phá để tối ưu trải nghiệm tự host LLM của bạn!
7 Bài Học Quan Trọng Khi Tự Chạy LLM Cục Bộ Mà Bạn Cần Biết
1. Kích thước mô hình và VRAM không phải là tất cả: Băng thông bộ nhớ là yếu tố then chốt
Bài học đầu tiên và tôi ước mình đã biết sớm hơn là kích thước mô hình không chỉ đơn thuần là thước đo độ “thông minh”, mặc dù số lượng tham số của một mô hình thường tỷ lệ thuận với khả năng của nó. Tuy nhiên, có một khía cạnh khác cần xem xét: tốc độ tạo token mỗi giây. Băng thông bộ nhớ đóng một vai trò cực kỳ quan trọng ở đây. Đây là lý do tại sao RTX 3090 vẫn là một trong những GPU tốt nhất cho tác vụ suy luận cục bộ (local inference), bất chấp sự ra mắt của RTX 4090 và thậm chí 5090. Lý do nằm ở băng thông bộ nhớ cao và chi phí thấp hơn đáng kể so với các card RTX xx90 mới hơn. Mặc dù các card mới hơn vượt trội hơn RTX 3090 ở nhiều mặt, nhưng khi so sánh riêng về khả năng suy luận LLM, sự khác biệt không quá lớn như bạn mong đợi. Để tham khảo, RTX 5090 có thể mang lại hiệu suất tăng gấp hai đến ba lần so với 3090 (đồng thời có 32GB VRAM), nhưng RTX 4090 so với 3090 lại chỉ là một nâng cấp nhỏ khi nói đến mô hình ngôn ngữ lớn.
Mô hình DeepSeek chạy trên Radxa Orion O6 với Ollama
Ngoài ra, còn một phần khác của phương trình cần xem xét: cửa sổ ngữ cảnh (context window). Các mô hình ngôn ngữ tính toán “vị trí” của chúng bằng cách sử dụng RoPE (Rotary Positional Embeddings) được mã hóa trong các bộ biến đổi (transformers). Chúng hoạt động như một thước đo toán học đặt trên chuỗi. Việc tăng độ dài của “thước đo” này (cửa sổ ngữ cảnh) đồng nghĩa với việc có thêm phép nhân trong mỗi lần chuyển tiếp (forward pass) và bộ nhớ cache key-value lớn hơn. Ví dụ, việc tăng gấp đôi độ dài ngữ cảnh (từ 8K token lên 16K) có thể cắt giảm hiệu suất đi một nửa. Mặc dù có các phương pháp mở rộng RoPE (như NTK hoặc yaRN) để tăng thêm, nhưng việc mở rộng này có thể làm mờ các chi tiết, dẫn đến phản hồi kém chất lượng hơn khi cuộc trò chuyện kéo dài.
Có những cách tốt hơn để cung cấp thêm thông tin mà không làm cạn kiệt cửa sổ ngữ cảnh của bạn. Mặc dù việc cố gắng tăng độ dài ngữ cảnh để mang lại cho LLM khả năng ghi nhớ siêu việt là rất hấp dẫn, nhưng điều đó phải trả giá. Hiệu suất sẽ nhanh chóng giảm sút theo thời gian, và nếu bạn vượt quá giới hạn VRAM, buộc mô hình phải sử dụng RAM hệ thống, tình hình sẽ còn tệ hơn nữa. Do đó, hiểu rõ vai trò của băng thông bộ nhớ và quản lý context window là cực kỳ quan trọng khi chạy LLM cục bộ.
2. Lượng tử hóa (Quantization) là người bạn tốt nhất của bạn
Lượng tử hóa là một trong những khái niệm quan trọng nhất cần nắm vững khi tự host LLM, vì nó ảnh hưởng rất nhiều đến hiệu suất và khả năng chạy mô hình của bạn. Về cơ bản, nó nén các số dấu phẩy động 16-bit hoặc 32-bit liên tục tạo nên mạng lưới thần kinh thành ít bit hơn, lưu trữ các giá trị gần đúng đủ tốt cho quá trình suy luận. Thực tế, lượng tử hóa số nguyên 8-bit (INT8) đã trở nên khá phổ biến, nó ánh xạ phạm vi của mỗi kênh thành 256 mức rời rạc tại thời điểm chạy và thường có thể hoạt động mà không cần đào tạo lại.
Nói cách khác, hãy lấy ví dụ phiên bản mô hình DeepSeek R1 671B tham số, cụ thể là phiên bản lượng tử hóa 4-bit Q4_K_M. Có rất ít chất lượng bị mất so với mô hình kích thước đầy đủ không lượng tử hóa, nhưng việc giảm dung lượng bộ nhớ là một lợi ích to lớn. Dưới đây là cách đọc các ký hiệu này:
- Qx: Đề cập đến mức độ lượng tử hóa. Đây là lượng bộ nhớ được sử dụng để lưu trữ trọng số của mô hình.
- K: Đề cập đến các sơ đồ trong họ k-quant (ban đầu là “k-means”/lượng tử hóa cải tiến) của llama.cpp, sử dụng các khối được nhóm với dữ liệu scale và min bổ sung để có độ chính xác tốt hơn.
- M: Đề cập đến các tensor nào nhận các định dạng phụ có độ chính xác cao hơn, có thể là S, M hoặc L, nghĩa là nhỏ (small), trung bình (medium) hoặc lớn (large).
DeepSeek hoạt động trên Mac Studio M3 Ultra, minh họa lợi ích của lượng tử hóa LLM
Ví dụ, phiên bản Q4_K của mô hình Deepseek R1 ban đầu có kích thước khoảng 400GB. Còn Q6_K và Q8_0 thì sao? Chúng có kích thước lần lượt khoảng 550GB và 713GB, nhưng sự khác biệt về hiệu suất kỹ thuật giữa chúng lại rất nhỏ. Điều này có nghĩa là một mô hình lẽ ra sẽ cần 713GB RAM để chạy có thể hoạt động trong một máy tính với dung lượng RAM dưới 500GB, đây là một điều cực kỳ quan trọng. Việc chuyển từ Q8 sang Q4 sẽ giúp giảm gần một nửa mức sử dụng bộ nhớ. Nhờ công nghệ làm nền tảng cho việc triển khai mô hình AI cục bộ, mô hình vẫn gần như tốt như phiên bản lớn hơn. Về cơ bản, nó sử dụng một tensor dấu phẩy động nén cùng với siêu dữ liệu, có nghĩa là nó có thể tái tạo lại các giá trị tại thời điểm chạy, mang lại kết quả tương tự như một mô hình lớn hơn nhưng với bộ nhớ thấp hơn nhiều.
Tuy nhiên, lượng tử hóa quá mức cũng có nhược điểm, chẳng hạn như lỗi tái tạo cao hơn. Điều này có nghĩa là các từ hiếm hoặc lý luận số học tinh tế có thể thất bại khi mọi phép toán đều được làm tròn. Mặc dù vậy, việc tiết kiệm VRAM và băng thông theo cấp số nhân thường lớn hơn việc thỉnh thoảng mất độ chính xác, đặc biệt đối với các trường hợp sử dụng “cơ bản” hơn. Sự đánh đổi hiệu suất rất nhỏ sẽ giúp bạn có thể chạy một mô hình lớn hơn so với bình thường. Hơn nữa, gần như chắc chắn rằng một mô hình nhỏ hơn sẽ có hiệu suất kém hơn ở tất cả các hạng mục so với phiên bản lượng tử hóa của mô hình lớn hơn. Đây là một yếu tố then chốt để tối ưu LLM tự host.
3. Đừng quên chi phí điện và phần cứng
Mặc dù tự host LLM có vẻ là một cách tiết kiệm chi phí để có được khả năng suy luận cục bộ tốt, nhiều người lại quên mất các hóa đơn tiền điện đi kèm và các chi phí khác có thể phát sinh khi triển khai một LLM chạy tại chỗ. Ví dụ, RTX 4090 có TDP 450W, và chi phí điện trung bình ở Mỹ là 0.16 USD/kWh. Điều đó có nghĩa là bạn có thể phải trả hơn 50 USD tiền điện mỗi tháng nếu chạy hết công suất. Rõ ràng, hầu hết mọi người sẽ không chạy liên tục, nhưng ngay cả khi sử dụng thường xuyên trong ngày, chi phí cũng có thể tăng lên nhanh chóng và có thể đắt hơn so với việc sử dụng các API của Gemini hoặc OpenAI để truy cập vào các mô hình mạnh hơn đáng kể.
Nguồn máy tính (PSU) bên trong PC chơi game, nhắc nhở về chi phí điện khi chạy LLM cục bộ
Điều này còn trở nên khó kiểm soát hơn nếu bạn muốn sử dụng nhiều GPU cho việc suy luận, và đó là chưa kể đến việc phân phối điện mà bạn cần tính toán, hệ thống làm mát tùy chỉnh và bất kỳ phần cứng nào khác bạn cần mua thêm. Tôi đã từng nghe nhiều người nói rằng họ có thể tiết kiệm tiền bằng cách tự host mô hình thay vì trả tiền cho ChatGPT Plus hoặc gói AI của Google One, và điều đó có lẽ đúng trên bề mặt. Tuy nhiên, nếu cộng thêm chi phí của GPU và các phần cứng khác, bạn có thể thấy mình đang chi tiêu nhiều hơn về lâu dài. Do đó, việc cân nhắc kỹ chi phí chạy AI là rất quan trọng.
4. Không chỉ riêng Nvidia: AMD và Intel cũng là lựa chọn tuyệt vời
Mặc dù đây là một sự phát triển gần đây hơn, Nvidia không phải là người chơi duy nhất trong cuộc chơi tự host LLM. Như tôi đã đề cập, tôi sử dụng AMD Radeon RX 7900 XTX cho các mô hình tự host của mình, và tôi cũng đã thử nghiệm Intel Arc A770 với 16GB VRAM. AMD hiện đã có hỗ trợ chính thức trong các công cụ như Ollama, và mặc dù cần một chút công sức hơn, bạn cũng có thể sử dụng GPU Intel thông qua bản fork IPEX LLM của Ollama.
Card đồ họa Intel Arc A770, một lựa chọn GPU thay thế cho Nvidia để tự host LLM
Mặc dù Nvidia chắc chắn vẫn dẫn đầu về tốc độ tạo token mỗi giây, thực tế là các GPU của Nvidia đang rất được săn đón, khiến bạn có thể khó tìm mua một card Nvidia cao cấp cho hệ thống của mình. Một A770 sẽ mang lại hiệu suất khá tốt khi nói đến các mô hình ngôn ngữ, và tôi đã rất hài lòng với chiếc 7900 XTX của mình. Ngay cả với mô hình Gemma 27B mà tôi đang chạy, tôi vẫn đạt tốc độ tạo token hơn 30 token mỗi giây. Hơn nữa, nó có 24GB VRAM, chỉ bị vượt qua bởi RTX 5090 và ngang bằng với RTX 4090, trong khi chi phí lại thấp hơn đáng kể.
Nvidia chắc chắn là lựa chọn ưu tiên, nhưng nếu một card Nvidia nằm ngoài khả năng tài chính của bạn, hãy xem xét AMD và Intel. Hãy tìm hiểu về hiệu suất của chúng đối với các loại mô hình bạn muốn chạy và xem liệu có card nào phù hợp với nhu cầu của bạn không. Bạn có thể sẽ bất ngờ đấy. Đây là một lựa ý quan trọng khi bạn tìm kiếm GPU AMD cho AI hay Intel Arc LLM.
5. Kỹ thuật Prompt và sử dụng công cụ: Khai thác tối đa mô hình nhỏ
Nếu bạn đang chạy một mô hình nhỏ hơn và muốn có hiệu suất tốt hơn, đừng vội vàng chuyển đổi mô hình với hy vọng rằng vài tỷ tham số bổ sung sẽ giải quyết mọi vấn đề. Thay vào đó, hãy xem xét một vài lời khuyên sau, và điều đầu tiên là hãy suy nghĩ lại về các prompt của bạn.
Kỹ thuật Prompt hiệu quả
Một prompt ngắn gọn, trực tiếp và toàn diện sẽ mang lại kết quả tốt hơn so với một prompt mơ hồ, mở rộng. Chỉ vì bạn đã quen với Gemini, ChatGPT hay Claude, vốn có thể hoạt động tốt với các prompt mơ hồ, không có nghĩa là bạn có thể tiếp cận một mô hình nhỏ hơn đáng kể đang chạy trên máy tính hoặc máy chủ tại nhà của bạn theo cùng một cách. Nếu bạn trực tiếp và đi thẳng vào vấn đề, mô hình của bạn có thể sẽ hoạt động tốt hơn đáng kể. Vì vậy, hãy suy nghĩ lại về các prompt của bạn nếu câu trả lời bạn nhận được chưa đủ tốt. Đây là một yếu tố cốt lõi trong tối ưu prompt cho LLM.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Mẹo tiếp theo là tận dụng Retrieval Augmented Generation, hay còn gọi là RAG. RAG cung cấp cho mô hình của bạn một tập dữ liệu mà nó có thể dựa vào để đưa ra câu trả lời, giúp tăng độ chính xác trong phản hồi mà không cần phải tải toàn bộ độ dài ngữ cảnh của mô hình với mọi thông tin có liên quan tiềm năng. Vì nó lấy dữ liệu từ thông tin thực tế có sẵn trên thiết bị, nó cũng giảm xu hướng “ảo giác” (hallucinations), vốn có thể là một vấn đề đối với các mô hình nhỏ hơn. Rõ ràng, RAG sẽ không giải quyết mọi vấn đề (cũng như không mang lại cho mô hình 7B tham số tất cả khả năng của mô hình 70B tham số), nhưng nó có thể cải thiện đáng kể hiệu suất nếu mục tiêu chính của bạn khi sử dụng LLM là truy vấn dữ liệu. Nvidia Chat with RTX là một ví dụ tuyệt vời về cách RAG có thể tăng tốc khả năng suy luận cục bộ.
Tận dụng các công cụ (Tools)
Mẹo cuối cùng là sử dụng các công cụ. Các công cụ trong bối cảnh LLM là các tiện ích phần mềm được thiết kế để mô hình vận hành và có thể được gọi khi cần thiết. Ví dụ, JSON Toolkit cung cấp cho LLM khả năng khám phá một phản hồi JSON một cách lặp đi lặp lại mà không lãng phí ngữ cảnh quý giá với dữ liệu vô ích đối với truy vấn thực tế được đưa ra. Điều tương tự cũng áp dụng cho công cụ Pandas Dataframe: thay vì tải toàn bộ dataframe vào ngữ cảnh, LLM có thể sử dụng công cụ Pandas Dataframe để chạy mã Python sẽ tìm ra câu trả lời, bỏ qua nhu cầu xem xét toàn bộ dataframe. Có rất nhiều loại công cụ khác nhau mà bạn có thể sử dụng, và trong nhiều trường hợp, việc “ép buộc” trí thông minh bằng cách đơn giản sử dụng một mô hình lớn hơn có thể không cần thiết.
6. Mô hình Mixture of Experts (MoE) cho phép chạy mô hình lớn hơn với VRAM thấp hơn
Các mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) tương đối mới, nhưng khái niệm này trong AI đã có từ nhiều thập kỷ trước và đã được sử dụng trong các ngữ cảnh học sâu cho nghiên cứu và tính toán. Các mô hình này về cơ bản phân chia một mạng lưới “chuyên gia” với một cổng điều khiển nhẹ nhàng quyết định chuyên gia nào xử lý tác vụ nào. Điều này không có nghĩa là dung lượng bộ nhớ của nó ít hơn so với một mô hình khác có cùng mức lượng tử hóa và số lượng tham số. Tuy nhiên, điều nó có nghĩa là bạn có thể điều chỉnh việc tải mô hình sao cho các tensor ít được truy cập hơn sẽ được offload sang RAM hệ thống, để lại chỗ trong VRAM của GPU cho các tensor mà chúng ta muốn truy cập thường xuyên.
Phản hồi của mô hình Mistral trên Raspberry Pi 5, minh họa khả năng chạy LLM trên phần cứng hạn chế với mô hình MoE
Đây là một chủ đề nâng cao hơn đáng kể và không thực sự là một mẹo mà những người mới nên cố gắng áp dụng ngay lập tức. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải biết rằng nếu bạn thấy mình bị giới hạn bởi VRAM, có những giải pháp có thể giảm thiểu tác động đến hiệu suất khi nói đến các mô hình MoE. Cũng có rất nhiều mô hình MoE khác nhau ngoài kia, và khi bạn đã quen thuộc với công cụ lựa chọn của mình, bạn có thể bắt đầu khám phá tùy chọn này nhiều hơn để chạy các mô hình lớn hơn trên máy của bạn theo cách tận dụng tối đa VRAM và offload các phần ít được truy cập nhất của mô hình sang RAM hệ thống. Đây là một phương pháp tiên tiến để tiết kiệm VRAM và chạy mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ một cách hiệu quả.
7. Bắt đầu đơn giản: LM Studio là điểm khởi đầu tuyệt vời
Thay vì đầu tư hết sức vào việc thiết lập các công cụ như Ollama và Open Web UI, vốn có thể gây nản lòng cho người lần đầu tự host, hãy sử dụng một giao diện đồ họa như LM Studio để bắt đầu. Nó cực kỳ đơn giản: sử dụng công cụ tìm kiếm tích hợp để tìm một mô hình, tải xuống và chạy nó. Bạn không cần phải thực hiện bất kỳ cấu hình nào, và nó tương đương với một thiết bị “cắm và chạy” khi nói đến LLM. Nó đi kèm với tất cả các thư viện bạn cần để tận dụng tối đa phần cứng của mình, và hoạt động trên Windows, Linux và macOS, giúp loại bỏ mọi khó khăn trong việc tìm ra chính xác những gì bạn cần để chạy một LLM trên hệ thống của mình.
Tuyệt vời hơn nữa, cho mục đích phát triển, LM Studio có thể host một máy chủ tương thích OpenAI ở chế độ nền, vì vậy bạn có thể sử dụng nó để thử nghiệm các ứng dụng hoặc công cụ của riêng mình hiểu API OpenAI khi bạn trỏ chúng đến điểm cuối được host cục bộ của bạn. Nó dễ dàng, miễn phí và là một cách tuyệt vời để bắt đầu và làm quen với việc tự host LLM trước khi triển khai đầy đủ ở một nơi khác. Tất cả các cài đặt chính mà bạn muốn sửa đổi, từ system prompts đến độ dài ngữ cảnh, đều có thể sửa đổi được, vì vậy đây là một cách tuyệt vời để bắt đầu hành trình cài đặt LLM và trải nghiệm người dùng LLM tại nhà.
Việc tự host các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mang lại quyền kiểm soát đáng kể đối với dữ liệu và quy trình xử lý, đồng thời mở ra cánh cửa cho nhiều thử nghiệm thú vị. Tuy nhiên, như mọi hành trình công nghệ, nó đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các yếu tố kỹ thuật và chiến lược tối ưu. Từ việc nhận ra tầm quan trọng của băng thông bộ nhớ và kỹ thuật lượng tử hóa, đến việc cân nhắc chi phí thực tế và mở rộng lựa chọn phần cứng, mỗi bài học đều góp phần định hình một trải nghiệm tự host LLM hiệu quả và bền vững hơn.
Đặc biệt, việc học cách khai thác tối đa các mô hình nhỏ thông qua kỹ thuật prompt, Retrieval Augmented Generation (RAG) và sử dụng công cụ là chìa khóa để đạt được hiệu suất mong muốn mà không cần đầu tư quá lớn vào phần cứng. Đối với những người muốn khám phá các khả năng nâng cao như mô hình Mixture of Experts (MoE), sự kiên nhẫn và nghiên cứu chuyên sâu sẽ là yếu tố quyết định. Cuối cùng, hãy luôn nhớ bắt đầu một cách đơn giản với các công cụ thân thiện với người dùng như LM Studio để có nền tảng vững chắc trước khi dấn thân vào những thiết lập phức tạp hơn.
Chúng tôi hy vọng những kinh nghiệm này sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất AI cục bộ và tận dụng triệt để sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn ngay tại nhà. Bạn có những bài học hay kinh nghiệm nào khác khi tự host LLM không? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé!