SparkMoE - מערכת להרצת מודלי AI גדולים ועוצמתיים באופן מקומי על חומרה חלשה, עדכון - גרסה V0.3.0!
-
-
-
@א.מ.ד. פשוט מטורף!
האמון שלי ביכולת של אדם אחד ליצור דבר כזה לא הייתה גבוהה
אבל לראשונה עכשיו ניסיתי להריץ מודל ממש קטן על מחשב ממש חלש (I5 ישן 8 רם בלי GPU) וזה לא זז
התקנתי את המערכת שלך וזה רץ! מדהים!!@א.מ.ד. פשוט מטורף!
האמון שלי ביכולת של אדם אחד ליצור דבר כזה לא הייתה גבוהה
אבל לראשונה עכשיו ניסיתי להריץ מודל ממש קטן על מחשב ממש חלש (I5 ישן 8 רם בלי GPU) וזה לא זז
התקנתי את המערכת שלך וזה רץ! מדהים!!תודה על הפירגון, אבל כדי להיות הוגן אני חייב להדגיש שהמערכת הבסיסית (llama.cpp) נבנתה ועדיין מתוחזקת במלואה במשך 3 שנים ע"י מפתח מוכשר בשם גרגנוב וקהילת ה-AI המקומי. אני רק עשיתי התאמה למחשבים חלשים ע"י ניהול חכם של הזיכרון והעברת מומחים לדיסק במקום לזיכרון, מה שמתבטא בעיקר במודלי MoE, וכן הוספתי פיצ'רים קטנים והתאמתי את המערכת שלא תצריך הבנה בשורת הפקודה.
אבל ממש לא אני יצרתי את הבסיס.
אגב, גם LM Studio וגם Ollama (שמנודה בקהילה הנ"ל בשל ייחוס העבודה לעצמם ומטעמים נוספים) מבוססות על llama.cpp כמנוע הרצה. -
SparkMoE
בהשראת הפרויקט שהוזכר כאן ע"י @המלאך - בשם colibri, שבו קבוצת חוקרים הצליחו להריץ את המודל העוצמתי GLM 5.2 על חומרה ביתית, עם כמה עשרות GB RAM "בלבד" (לצורך ההרצה נטו נצרכו כ-25 RAM), החלטתי ליצור פרויקט דומה אך שונה, שיתאים לחומרה חלשה באמת ויריץ מודלי MoE בגודל בינוני, כמו Qwen 3.6 35B A3B ו-Gemma 4 26B A4B, במכשירים עם 8/16 GB RAM (לא נבדק על 8 RAM, אבל אמור לעבוד באותה מידה).
לכאורה זה אמור להתאים גם להרצת מודלי MoE גדולים מאוד של מאות B פרמטרים על חומרה בינונית (32 GB RAM ומעלה), אבל לצערי אין לי חומרה כזו כך שאין לי איך לנסות אם זה באמת עובד...הרעיון המרכזי שעומד מאחורי הפרויקט הוא השארת המודל המלא על ה-SSD (כונן האחסון), וטעינת ופריקת מומחי ה-MoE באופן דינמי ל-RAM לפי הצורך. זה מאפשר הרצת מודלים בינוניים (20-40B פרמטרים) על גבי מכשירים עם RAM צרכני קלאסי, אף ללא GPU, מכיון שלא מתבצעת טעינה מלאה של כלל המודל ל-RAM.
כרגע הצלחתי להגיע ב-SparkMoE במודל Qwen 3.6 35B A3B עם MTP מופעל לבערך 4 טוקנים לשניה - איטי אבל שמיש. בגרסאות הבאות בעז"ה אני אנסה להאיץ ככל האפשר את ההסקה.
המהירות תלויה במהירות הקריאה מה-SSD, מספר ליבות ושרשורי מעבד, רוחב פס ועוד, לכן במחשב שמצטיין באלה ההסקה תהיה מהירה יותר.שימו לב: בהרצה הראשונה של המודל לאחר הפעלת השרת המקומי, ההסקה איטית יותר, אך עם התקדמות היצירה ההסקה מאיצה, בשל כך שחלק מהמומחים שכבר היו בשימוש כבר נמצאים במטמון המהיר יותר מה-SSD.
SparkMoE תומך בכל הפונקציונליות הקיימת של פרוייקט llama.cpp המקורי, כמו MTP, שרת OpenAI מקומי ועוד.
כמו כן, SparkMoE תומך גם במודלים צפופים רגילים, לא רק במודלי MoE, אבל במודלים רגילים ההסקה היא רק בגודל מודל סטנדרטי.אופן ההרצה:
כדי להריץ מודל גדול עם SparkMoE, יש להפעיל את התוכנה, ובממשק הדשבורד המופיע בדפדפן יש לבחור (בהפעלה הראשונה) בתיקיית מודלים (גם תתי-תיקיות נתמכות, כך שאפשר להשתמש בתיקיית Models של LM Studio), לבחור מודל, ואז ללחוץ על "הפעל מודל". להמתין לטעינת המודל עד שכפתור "פתיחת הצ'אט" נהיה זמין.
בלחיצה על "פתיחת הצ'אט", ייפתח בכרטיסיה חדשה בדפדפן ממשק הצ'אט של SparkMoE.
בממשק הצ'אט ניתן לשנות הגדרות רבות, כמו MTP, הודעת מערכת, פרמטרי הסקה ועוד, בלשונית "הגדרות". ניתן גם להגדיר רמת חשיבה.
תמונות לדוגמה:
ניהול השרת:
ממשק הצ'אט והגדרות ההסקה:
מודלים תואמים מומלצים:
כרגע עדיין אסור ע"פ חוקי הפורום להעלות מודלי AI באופן ישיר בשל "פריצת סינונים", אבל מצורפים כמה קישורים עבור מודלי MoE בגודל בינוני, במידה והם פתוחים בסינון המותקן אצלכם:
מומלץ להוריד את קוונטיזציית Q4 של כל מודל, או IQ4 אם קיים.
אם החומרה שברשותכם בעלת 32 GB RAM ומעלה, אפשר להתקדם למודלי MoE גדולים יותר.עדכונים:
- עדכון V0.3.0:
תוקנה תמיכה במודל Gemma 4 26B, שיפורי מהירות בכלל מודלי MoE, ותיקוני באגים.
הורדה:
הפרוייקט זמין בקוד פתוח בגיטהאב, ראו כאן.
ניתן להוריד קובץ EXE להתקנה מהירה מה-releases, או גרסת ZIP ניידת (לחלץ לתיקיה ולהפעיל את SparkMoE.exe).
אל תשכחו לשים
במאגר בגיטהאב על הדרך!
(הקוד המקורי של llama.cpp ברישיון MIT, והחלקים שלי תחת רישיון לא מסחרי).
אשמח לשמוע על המהירות והביצועים של המודלים השונים על חומרות שונות, וכן לקבל משוב על התוכנה עצמה!
@א.מ.ד. מה המודל הכי עוצמתי לקוד וחינמי שאפשר להריץ שם? מכיר?
- עדכון V0.3.0:
-
@א.מ.ד. מה המודל הכי עוצמתי לקוד וחינמי שאפשר להריץ שם? מכיר?
@The_Yonatan מה החומרה שלך?
-
@The_Yonatan מה החומרה שלך?
@ישראל123 איך בודקים?...
-
@ישראל123 איך בודקים?...
@The_Yonatan
הגדרות > מערכת > אודות (נמצא הכי למטה) -
@ישראל123 איך בודקים?...
@The_Yonatan קונטרול שיפט אסכ (מנהל המשימות)
-
-
SparkMoE
בהשראת הפרויקט שהוזכר כאן ע"י @המלאך - בשם colibri, שבו קבוצת חוקרים הצליחו להריץ את המודל העוצמתי GLM 5.2 על חומרה ביתית, עם כמה עשרות GB RAM "בלבד" (לצורך ההרצה נטו נצרכו כ-25 RAM), החלטתי ליצור פרויקט דומה אך שונה, שיתאים לחומרה חלשה באמת ויריץ מודלי MoE בגודל בינוני, כמו Qwen 3.6 35B A3B ו-Gemma 4 26B A4B, במכשירים עם 8/16 GB RAM (לא נבדק על 8 RAM, אבל אמור לעבוד באותה מידה).
לכאורה זה אמור להתאים גם להרצת מודלי MoE גדולים מאוד של מאות B פרמטרים על חומרה בינונית (32 GB RAM ומעלה), אבל לצערי אין לי חומרה כזו כך שאין לי איך לנסות אם זה באמת עובד...הרעיון המרכזי שעומד מאחורי הפרויקט הוא השארת המודל המלא על ה-SSD (כונן האחסון), וטעינת ופריקת מומחי ה-MoE באופן דינמי ל-RAM לפי הצורך. זה מאפשר הרצת מודלים בינוניים (20-40B פרמטרים) על גבי מכשירים עם RAM צרכני קלאסי, אף ללא GPU, מכיון שלא מתבצעת טעינה מלאה של כלל המודל ל-RAM.
כרגע הצלחתי להגיע ב-SparkMoE במודל Qwen 3.6 35B A3B עם MTP מופעל לבערך 4 טוקנים לשניה - איטי אבל שמיש. בגרסאות הבאות בעז"ה אני אנסה להאיץ ככל האפשר את ההסקה.
המהירות תלויה במהירות הקריאה מה-SSD, מספר ליבות ושרשורי מעבד, רוחב פס ועוד, לכן במחשב שמצטיין באלה ההסקה תהיה מהירה יותר.שימו לב: בהרצה הראשונה של המודל לאחר הפעלת השרת המקומי, ההסקה איטית יותר, אך עם התקדמות היצירה ההסקה מאיצה, בשל כך שחלק מהמומחים שכבר היו בשימוש כבר נמצאים במטמון המהיר יותר מה-SSD.
SparkMoE תומך בכל הפונקציונליות הקיימת של פרוייקט llama.cpp המקורי, כמו MTP, שרת OpenAI מקומי ועוד.
כמו כן, SparkMoE תומך גם במודלים צפופים רגילים, לא רק במודלי MoE, אבל במודלים רגילים ההסקה היא רק בגודל מודל סטנדרטי.אופן ההרצה:
כדי להריץ מודל גדול עם SparkMoE, יש להפעיל את התוכנה, ובממשק הדשבורד המופיע בדפדפן יש לבחור (בהפעלה הראשונה) בתיקיית מודלים (גם תתי-תיקיות נתמכות, כך שאפשר להשתמש בתיקיית Models של LM Studio), לבחור מודל, ואז ללחוץ על "הפעל מודל". להמתין לטעינת המודל עד שכפתור "פתיחת הצ'אט" נהיה זמין.
בלחיצה על "פתיחת הצ'אט", ייפתח בכרטיסיה חדשה בדפדפן ממשק הצ'אט של SparkMoE.
בממשק הצ'אט ניתן לשנות הגדרות רבות, כמו MTP, הודעת מערכת, פרמטרי הסקה ועוד, בלשונית "הגדרות". ניתן גם להגדיר רמת חשיבה.
תמונות לדוגמה:
ניהול השרת:
ממשק הצ'אט והגדרות ההסקה:
מודלים תואמים מומלצים:
כרגע עדיין אסור ע"פ חוקי הפורום להעלות מודלי AI באופן ישיר בשל "פריצת סינונים", אבל מצורפים כמה קישורים עבור מודלי MoE בגודל בינוני, במידה והם פתוחים בסינון המותקן אצלכם:
מומלץ להוריד את קוונטיזציית Q4 של כל מודל, או IQ4 אם קיים.
אם החומרה שברשותכם בעלת 32 GB RAM ומעלה, אפשר להתקדם למודלי MoE גדולים יותר.עדכונים:
- עדכון V0.3.0:
תוקנה תמיכה במודל Gemma 4 26B, שיפורי מהירות בכלל מודלי MoE, ותיקוני באגים.
הורדה:
הפרוייקט זמין בקוד פתוח בגיטהאב, ראו כאן.
ניתן להוריד קובץ EXE להתקנה מהירה מה-releases, או גרסת ZIP ניידת (לחלץ לתיקיה ולהפעיל את SparkMoE.exe).
אל תשכחו לשים במאגר בגיטהאב על הדרך!
(הקוד המקורי של llama.cpp ברישיון MIT, והחלקים שלי תחת רישיון לא מסחרי).
אשמח לשמוע על המהירות והביצועים של המודלים השונים על חומרות שונות, וכן לקבל משוב על התוכנה עצמה!
- עדכון V0.3.0:
שלום! נראה שהשיחה הזו מעניינת אותך, אבל עדיין אין לך חשבון.
נמאס לכם לגלול בין אותם הפוסטים בכל ביקור? כשנרשמים לחשבון, תמיד תחזרו בדיוק למקום שבו הייתם קודם, ותוכלו לבחור לקבל התראות על תגובות חדשות (בין אם במייל, ובין אם בהתראת פוש). תוכלו גם לשמור סימניות ולפרגן ב-upvote לפוסטים כדי להביע הערכה לחברי קהילה אחרים.
בעזרת התרומה שלך, הפוסט הזה יכול להיות אפילו טוב יותר 💗
הרשמה התחברות { const baseUrl = "https://www.google.co.il/search?q=site:mitmachim.top"; const m = location.pathname.match(/^\/(topic|category)\/(\d+)/); const type = m ? m[1] : null; const id = m ? m[2] : null; let searchInput; function search(path = "") { const query = searchInput.value.trim(); if (query) { window.open(`${baseUrl}${path}%20${encodeURIComponent(query)}`, "_blank"); } } let buttons = {}; buttons.searchAll = { id: "bb-search-all", label: `חיפוש ${type ? "בכל הפורום" : ""}`, className: type ? "btn-secondary" : "btn-primary", callback: () => search(), }; if (type === "topic") { buttons.searchTopic = { label: "חיפוש בנושא זה", className: "btn-primary", callback: () => search(`/topic/${id}`), }; } else if (type === "category") { buttons.searchCategory = { label: "חיפוש בקטגוריה זו", className: "btn-primary", callback: () => search(`/category/${id}`), }; } buttons.cancel = { label: "ביטול", className: "btn-default", "data-bs-dismiss": "modal" }; const dialog = bootbox.dialog({ title: '<div style="text-align:center;"><img src="/assets/uploads/files/1625950269825-mt-google.png" width="400" alt="חיפוש בגוגל"></div>', message: '<input id="bb-inp" class="bootbox-input bootbox-input-text form-control" placeholder="הקלידו כדי לחפש בגוגל" autocomplete="off"/>', buttons, backdrop: true, show: true, onEscape: true }); dialog.on("shown.bs.modal", function () { searchInput = document.getElementById("bb-inp"); if (searchInput) { searchInput.focus(); searchInput.addEventListener("keydown", function (e) { if (e.key === "Enter") { e.preventDefault(); const query = this.value.trim(); if (query) { search(); dialog.modal("hide"); } } else if (e.key === "Escape") { e.preventDefault(); dialog.modal("hide"); } }); } const searchAllButton = document.getElementById("bb-search-all"); if (searchAllButton) { searchAllButton.title = "לחצו על אנטר כדי לחפש"; } }); })(); void 0;){kind=link}