تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي محلي على هاتف أندرويد يثبت إمكاناته

جرب كاتب المقال تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي محلي على هاتفه الأندرويد دون اتصال بالإنترنت باستخدام تطبيق PocketPal AI المتاح على متجر Google Play.

تنصيب وتشغيل نموذج Gemma 3 1B

حمَّل كاتب المقال النموذج Gemma 3 1B من منصة Hugging Face ونقله إلى ذاكرة الهاتف. بعد تثبيت التطبيق ضغط على زر “Load” داخل PocketPal لتفعيل النموذج، وبدأ المحادثة في وضع الطيران.

متطلبات الذاكرة وأداء المعالج

أشار PocketPal إلى أن الحد الأدنى للذاكرة العشوائية المطلوبة للنماذج الصغيرة هو 6 جيجابايت، بينما النماذج الأكبر تحتاج إلى 8 جيجابايت أو أكثر. يستخدم التطبيق مكتبة llama.cpp لتشغيل نماذج GGUF على معالج CPU أو GPU أو NPU المتوفر في الهاتف؛ لكن استجابات النموذج كانت أبطأ مقارنة بخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.

ميزات التطبيق وإمكانياته الإضافية

يتيح PocketPal إضافة نماذج أخرى عبر خيارات “Add from Hugging Face” أو “Add local model” أو “Add remote model”. يوفر التطبيق شخصيات مسبقة التكوين تُسمى “Pals”، منها Pip للمساعدة العامة وLookie لتحليل الفيديو في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى أصوات نطق مثل Kitten وKokoro وSupertonic إلى جانب أصوات النظام. التطبيق مفتوح المصدر وتتوفر شفرته على منصة GitHub.

الخصوصية والبدائل المتاحة

أكد كاتب المقال أن جميع المحادثات بقيت محلية على الجهاز ولم تُرسل إلى خوادم خارجية، ما أعطاه ارتياحًا للخصوصية. أشار إلى أن النموذج لا يستطيع تقديم معلومات حديثة مثل أخبار اليوم أو أحداث طارئة، ولا يمكن أن يحل محل Gemini أو ChatGPT من حيث السرعة والقدرة. الهواتف الأحدث ذات شرائح أسرع وذاكرة أكبر تكون أكثر ملاءمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا؛ لكن تحميل النماذج يتطلب مساحة تخزين كبيرة. أبدى كاتب المقال اهتمامًا بمواصلة تجربة قدرات الهاتف في تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أخرى، مشيرًا إلى بدائل مثل MLC Chat وGoogle AI Edge Gallery وMaid وLM Playground وOllama عبر Termux.