نصب هوش مصنوعی

نصب هوش مصنوعی: شروع سریع و گام‌به‌گام

برای نصب هوش مصنوعی در چند دقیقه، ابتدا تصمیم بگیرید «ابری» یا «لوکال». اگر سرعت و سادگی می‌خواهید، مسیر ابری با دسترسی فارسی و بدون نیاز به تحریم‌شکن بهترین انتخاب است. اگر کنترل کامل و اجرای آفلاین می‌خواهید، نصب لوکال را انتخاب کنید.

1. انتخاب مسیر: ابری (سریع) یا لوکال (قابل‌سفارشی‌سازی)
2. ابری سریع: ساخت حساب در GapGPT و شروع با مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini
3. لوکال پایه: نصب Python 3.10+، ساخت محیط مجازی، نصب پکیج‌ها و اجرای مدل سبک
4. موبایل: راهنمای نصب در اندروید و iOS (بدون تحریم‌شکن) — نصب چت جی پی تی و آیفون
5. تست سریع: اجرای یک پرسش ساده و بررسی عملکرد (Latency، حافظه، زبان فارسی)

اگر تجربه فنی محدود دارید یا نمی‌خواهید درگیر درایور و تنظیمات شوید، پلتفرم ابریِ ایرانی GapGPT بهترین نقطه شروع است: رابط کاربری فارسی، دسترسی آسان به مدل‌ها، بدون نیاز به تحریم‌شکن و قیمت مناسب برای کاربران ایرانی.

قبل از نصب هوش مصنوعی به‌صورت لوکال، مطمئن شوید سیستم شما این پیش‌نیازها را دارد. برای «استنتاج» مدل‌های 7B تا 13B (مثل Llama/GGUF) یک CPU چند‌هسته‌ای با پشتیبانی AVX2 و حداقل 16 تا 32 گیگابایت RAM پیشنهاد می‌شود. برای اجرای سریع‌تر، کارت گرافیک NVIDIA با CUDA و حداقل 8 تا 12 گیگابایت VRAM مناسب است؛ برای مدل‌های بزرگ‌تر یا آموزش سبک، 24 گیگابایت به بالا ایده‌آل است. روی مک‌های Apple Silicon (M1/M2/M3) از Metal استفاده می‌شود و حافظه یکپارچه 16 تا 32 گیگابایت تجربه روان‌تری می‌دهد.

ذخیره‌سازی NVMe SSD با 50 تا 100 گیگابایت فضای آزاد برای وزن مدل‌ها و کش ضروری است. از نظر نرم‌افزار، Windows 10/11، macOS 13+ یا Ubuntu 20.04+، به‌همراه Python 3.10+، pip/venv یا Conda، Git، و در صورت نیاز Docker آماده کنید. درایورهای به‌روز NVIDIA (CUDA 12.x + cuDNN) یا ROCm برای AMD و Xcode/Command Line Tools برای مک را نصب کنید. اینترنت پایدار برای دانلود وزن‌ها لازم است؛ اگر نمی‌خواهید از تحریم‌شکن استفاده کنید، اجرای ابری بهترین گزینه است.

• اجرای لوکال سبک: مدل‌های کم‌حجم GGUF با بهینه‌سازی CPU/GPU و 16 گیگ RAM.
• بدون GPU یا بدون تحریم‌شکن: استفاده از اجرا روی ابر با GapGPT و دسترسی به GPT-4o، Claude و Gemini.
• اتصال از ایران: راهنمای کامل API در این مطلب.

لوکال یا ابری؟ بهترین روش نصب هوش مصنوعی برای نیاز شما

انتخاب بین اجرای لوکال یا ابری برای نصب هوش مصنوعی به 4 عامل کلیدی بستگی دارد: سرعت و تاخیر، هزینه، حریم خصوصی داده و مقیاس‌پذیری. اگر تازه می‌خواهید شروع کنید، ابتدا نوع پروژه و محدودیت‌های سخت‌افزاری خود را مشخص کنید.

• اجرای لوکال: کنترل کامل روی داده‌ها، تاخیر بسیار کم در لبه و امکان کار آفلاین. نیازمند GPU حداقل 8–16GB VRAM، نصب درایور/CUDA و نگهداشت نسخه‌ها. مناسب پژوهش، پروتوتایپ آفلاین و پروژه‌های IoT. برای شروع مراحل عملی، ببینید: نحوه نصب هوش مصنوعی.
• اجرای ابری: راه‌اندازی فوری، پرداخت به‌ازای‌مصرف و دسترسی به مدل‌های به‌روز مثل GPT‑4o، Claude و Gemini. مناسب اپ‌های تولید محتوا، چت‌بات‌ها و سرویس‌های API‑first. راهنمای اتصال در ایران: دسترسی به API هوش مصنوعی در ایران.

نصب در ویندوز، مک و لینوکس: مراحل و نکات کلیدی

برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دسکتاپ، نصب درست ابزارها و درایورها حیاتی است. در ادامه، نکات کلیدی هر سیستم‌عامل را خلاصه کرده‌ایم تا سریع‌تر به نتیجه برسید.

• Windows: نصب Python 3.10+ و Git، فعال‌سازی Virtualenv (venv). اگر GPU انویدیا دارید: نصب درایور Studio، سپس CUDA Toolkit سازگار؛ با nvidia-smi صحت را چک کنید. کتابخانه‌ها را دقیقاً متناسب با نسخه CUDA نصب کنید (مثل PyTorch/CUDA). برای وابستگی‌ها از یک requirements.txt نسخه‌پین‌شده استفاده کنید. در پروژه‌های سنگین، WSL2 گزینه‌ای پایدار است.
• macOS (Intel/Apple Silicon): نصب Homebrew، سپس Python از Brew. روی چیپ‌های M1/M2/M3، شتاب‌دهی Metal را با نسخه‌های سازگار PyTorch فعال کنید و متغیر MPS را برای fallback تنظیم کنید. از نصب دوباره Rosetta مگر در نیازهای خاص پرهیز کنید؛ فضای دیسک و RAM آزاد نگه دارید.
• Linux (Ubuntu/Debian/CentOS): نصب build-essential، سپس درایور رسمی انویدیا و CUDA؛ با nvidia-smi تأیید بگیرید. محیط ایزوله venv/conda بسازید، نسخه‌ها را قفل کنید، و با ابزارهایی مثل tmux/screen جلسات طولانی را پایدار نگه دارید. مراقب نسخه gcc با CUDA باشید.

آماده‌اید جزئیات بیشتری ببینید؟ راهنمای کامل «نحوه نصب هوش مصنوعی» را بخوانید: نحوه نصب هوش مصنوعی، و اگر به نصب ساده‌تر علاقه‌مندید: نصب ChatGPT برای کامپیوتر.

نصب هوش مصنوعی: شروع سریع و گام‌به‌گام

برای راه‌اندازی سریع، این مسیر پنج‌مرحله‌ای را دنبال کنید:

• انتخاب سناریو: چت‌بات، تولید متن/تصویر، یا تحلیل داده. سپس مدل مناسب را مشخص کنید (زبانی، تصویری، چندرسانه‌ای).
• ایزوله‌سازی محیط: ساخت venv/Conda، قفل نسخه‌ها و فایل requirements.txt.
• نصب چارچوب: PyTorch/Transformers یا اجراگر سبک مثل llama.cpp/Ollama (برای استنتاج سریع).
• دریافت وزن‌ها و تست استنتاج: اجرای یک نمونه پرامپت، بررسی لاگ و مصرف منابع.
• درگاه‌سازی API: تعریف کلید، محدودسازی نرخ و مانیتورینگ. راهنمای سریع: آموزش راه‌اندازی API رایگان.

پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل‌ها

علاوه بر CPU/GPU، به این نکات توجه کنید: پهنای‌باند پایدار برای دانلود وزن‌های حجیم، خنک‌سازی مناسب کیس/لپ‌تاپ، و NVMe با IOPS بالا برای کش. در BIOS، فعال‌سازی VT‑x/AMD‑V اجرای ماشین‌های مجازی و WSL2 را روان‌تر می‌کند. روی ویندوز، مسیرهای طولانی فایل را کوتاه نگه دارید تا نصب پکیج‌ها خطا ندهد.

• کانتینرسازی: Docker/Compose برای تکرارپذیری و استقرار سریع.
• WSL2 در ویندوز: اجرای هسته لینوکس و دسترسی بهتر به ابزارهای ML.
• لینک‌های مفید مفهومی: مفاهیم یادگیری ماشین و ترنسفورمرها.

لوکال یا ابری؟ بهترین روش نصب هوش مصنوعی برای نیاز شما

برای انتخاب مطمئن، مجموع هزینه مالکیت (TCO)، تعهدات SLA، الزامات انطباق داده و سرعت استقرار را بسنجید. اجرای لوکال برای داده‌های حساس و تاخیر بسیار کم عالی است؛ اجرای ابری برای مقیاس‌پذیری، به‌روزرسانی سریع مدل‌ها و شروع فوری برتری دارد.

• ابری برای وب‌سایت‌ها: نمونه‌های کاربردی در ۱۰ کاربرد API.
• چت‌بات سازمانی: الگوی پیاده‌سازی در سامانه پاسخ‌گویی هوشمند.
• بررسی تصمیم فنی: مزایا و معایب APIهای AI.

نصب در ویندوز، مک و لینوکس: مراحل و نکات کلیدی

• ویندوز: توصیه WSL2 برای ابزارهای لینوکسی؛ نصب Python/Conda، سپس چارچوب‌ها. اگر Docker دارید، استقرار با Compose ساده‌تر می‌شود.
• مک: استفاده از MPS برای استنتاج روی Apple Silicon؛ نصب ابزارهای خط فرمان Xcode و به‌روزرسانی Homebrew برای وابستگی‌ها.
• لینوکس: مدیریت وابستگی‌ها با apt/yum، ایجاد کاربر سرویس، و تنظیم لاگ‌روتیشن برای سرویس‌های طولانی‌مدت.

برای انتخاب فریمورک‌های اتصال و استقرار، بخوانید: بهترین فریمورک‌ها برای اتصال به API و اتصال به APIهای هوش مصنوعی با پایتون.

GapGPT: دسترسی فارسی به ChatGPT، Claude و Gemini بدون نیاز به تحریم شکن — https://gapgpt.app

اگر نصب هوش مصنوعی زمان‌بر است یا به تحریم شکن نیاز دارد، GapGPT راه‌حل ساده و فارسی برای شروع فوری است. با یک داشبورد یکپارچه، بین مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini جابه‌جا شوید، خروجی‌ها را به‌صورت استریم ببینید و پروژه‌ها را با قالب‌های آماده راه‌اندازی کنید. رابط کاملاً فارسی، مستندات کاربردی، و قیمت مناسب برای ایران باعث می‌شود بدون دردسر درایورها و پکیج‌ها، مستقیماً تولید محتوا، چت‌بات و تحلیل داده را آغاز کنید. همین حالا امتحان کنید: GapGPT.

حل خطاهای رایج نصب (CUDA، درایور GPU، پکیج‌های پایتون)

• عدم تطابق نسخه CUDA/درایور: نسخه PyTorch را با CUDA سازگار نصب کنید؛ ابتدا درایور GPU را به‌روز کنید، سپس چارچوب‌ها.
• خطای cuDNN یا MPS: نصب/فعال‌سازی بسته‌های مربوطه و ری‌استارت سیستم؛ روی مک اطمینان از فعال بودن Metal.
• تعارض وابستگی‌ها در pip: استفاده از venv/Conda و قفل نسخه‌ها؛ نصب تدریجی ماژول‌های سنگین.
• مجوز و پورت: اجرای سرویس با کاربر محدود، آزادسازی پورت‌های اشغال‌شده و تنظیم فایروال.
• دانلود ناقص وزن‌ها: بررسی هش فایل‌ها و تکرار دانلود با اتصال پایدار.

بهینه‌سازی عملکرد: تنظیمات GPU، RAM و کش برای سرعت بیشتر

• کاهش دقت هوشمند: استفاده از FP16/TF32 یا کوانتیزاسیون (int8/GGUF) برای افزایش سرعت بدون افت شدید کیفیت.
• تنظیمات باتچ/کانتکست: کنترل batch size و طول کانتکست برای کاهش مصرف VRAM.
• کش مدل و توکن‌سازی: تعیین مسیر کش روی NVMe و فعال‌سازی توکن‌سازی استریم.
• بهینه‌سازی رشته‌های CPU: تنظیم intra/inter-op threads متناسب با تعداد هسته‌ها.
• پروفایلینگ: شناسایی گلوگاه‌ها و بهینه کردن مسیر توجه؛ برای درک بهتر بخوانید: مکانیسم توجه.

نصب هوش مصنوعی: شروع سریع و گام‌به‌گام

برای شروع، هدف خود را مشخص کنید: چت‌بات متنی (ChatGPT)، تولید تصویر، یا تحلیل داده. سپس تصمیم بگیرید اجرای لوکال می‌خواهید یا ابری. اگر تازه‌کارید، مسیر ساده این است:

• ساخت محیط مجزا با venv/Conda و نصب بسته‌های پایه: pip install transformers torch sentencepiece
• دانلود وزن مدل‌های سبک یا اتصال به API. راهنمای کلیدها: گرفتن API ChatGPT
• اجرای نمونه استنتاج و سنجش سرعت. اگر می‌خواهید بی‌درگیری درایورها شروع کنید، از GapGPT استفاده کنید.

برای مسیرهای گام‌به‌گام بیشتر نگاه کنید به: شروع یادگیری ماشین و ارسال درخواست به API.

پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل‌ها

قبل از نصب، یک «Preflight Check» انجام دهید تا از سازگاری سیستم مطمئن شوید:

• Windows: نصب و فعال بودن Developer Mode برای ساخت بسته‌ها.
• macOS: نصب Command Line Tools و Homebrew برای مدیریت وابستگی‌ها: brew install git python.
• Linux: نصب build-essential و درایور گرافیک از مخازن رسمی.
• تأیید نسخه‌ها: python --version، pip --version، nvidia-smi (در صورت GPU)، و بررسی فضای آزاد دیسک.

اگر اینترنت شما محدود است و نمی‌خواهید از تحریم شکن استفاده کنید، اجرای ابری با GapGPT سریع‌ترین گزینه است.

لوکال یا ابری؟ بهترین روش نصب هوش مصنوعی برای نیاز شما

• پروتوتایپ کوچک و آفلاین: اجرای لوکال با مدل‌های کم‌حجم و کش دیسکی.
• محصول تولیدی و مقیاس‌پذیر: اجرای ابری با پرداخت به‌ازای‌مصرف و دسترسی به مدل‌های به‌روز.
• حساسیت داده بالا: پردازش در لبه/لوکال، و در صورت نیاز فراخوانی API‌های ابری برای بخش‌های غیرحساس.
• نیاز به شروع فوری بدون تنظیمات پیچیده: پلتفرم فارسی GapGPT.

برای پیاده‌سازی سریع API در اپلیکیشن، ببینید: پیاده‌سازی API ChatGPT.

نصب در ویندوز، مک و لینوکس: مراحل و نکات کلیدی

• Windows: نصب Python از python.org، افزودن به PATH، نصب Build Tools، و تست با pip install torch. برای کاربران غیر‌فنی، راهنمای بدون کدنویسی: نصب ChatGPT روی کامپیوتر.
• macOS (Apple Silicon): استفاده از python3 -m venv .venv، نصب بسته‌ها از wheelهای سازگار، و فعال‌سازی شتاب Metal در کتابخانه‌ها.
• Linux (Ubuntu/Debian): sudo apt install build-essential، نصب درایورها از مخزن رسمی، و به‌روزرسانی کرنل در صورت نیاز.

برای نصب روی موبایل نگاه کنید به: نصب هوش مصنوعی روی گوشی.

GapGPT: دسترسی فارسی به ChatGPT، Claude و Gemini بدون نیاز به تحریم شکن — https://gapgpt.app

اگر نمی‌خواهید درگیر نصب درایور، CUDA و سازگاری نسخه‌ها شوید، GapGPT بهترین میان‌بر شماست: پلتفرم ایرانی با رابط کاربری فارسی، دسترسی آسان به مدل‌های ChatGPT، Claude، Gemini و قیمت مناسب برای کاربران ایرانی — کاملاً بدون نیاز به تحریم شکن.

• شروع فوری و پایدار برای تولید متن، تصویر و گفت‌وگو.
• مدارک و راهنمای کامل برای API: مستندات API ChatGPT
• دسترسی رایگان به مدل‌های جدید: GPT‑4.1 رایگان

حل خطاهای رایج نصب (CUDA، درایور GPU، پکیج‌های پایتون)

عدم تطابق نسخه PyTorch/CUDA رایج‌ترین مشکل است؛ نسخه چرخ‌ها را با pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 torch torchvision مطابق CUDA نصب کنید. اگر nvidia-smi خطا می‌دهد، درایور را پاک‌سازی کامل (DDU) و مجدد نصب کنید. برای خطاهای build wheels در ویندوز، و Windows SDK را نصب و PATH را بررسی کنید. در لینوکس، فقدان هدرها را با build-essential رفع کنید. خطای cuDNN not found معمولاً با تنظیم CUDA_HOME و هم‌نسخه‌بودن cuDNN حل می‌شود. پاک‌سازی کش پکیج‌ها با pip cache purge نیز بسیاری از تناقض‌ها را برطرف می‌کند.

بهینه‌سازی عملکرد: تنظیمات GPU، RAM و کش برای سرعت بیشتر

• Precision/Quantization: استفاده از FP16/BF16 و مدل‌های فشرده (GGUF/GPTQ) برای کاهش RAM/VRAM.
• Batching/Threads: تنظیم batch_size و intra/inter-op threads بر اساس CPU/GPU برای بیشینه‌کردن گذردهی.
• Memory & Cache: فعال‌سازی pin_memory، افزایش pagefile/swap و نگهداری وزن‌ها روی NVMe برای بارگذاری سریع.
• IO و شبکه: فعال‌سازی lazy loading وزن‌ها و استفاده از کش محلی برای جلوگیری از دانلودهای تکراری.
• پلتفرم ابری: اگر محدودیت سخت‌افزاری دارید، از GapGPT برای اجرای مدل‌های بزرگ با تاخیر پایین استفاده کنید.

بهینه‌سازی عملکرد: تنظیمات GPU، RAM و کش برای سرعت بیشتر

برای استنتاج سریع، حالت‌های FP16/BF16 را فعال کنید و اندازه batch را متناسب با VRAM تنظیم کنید؛ اگر کمبود VRAM دارید از quantization (۴/۸‑bit) و offload روی CPU/NVMe بهره ببرید. در CUDA، cudnn.benchmark را روشن و CUDA Graphs را فعال کنید؛ کش توکنایزر و وزن‌ها را روی NVMe نگه دارید و pinned memory را در DataLoader استفاده کنید. در RAM، از memory‑mapping و محدودسازی کش به حدود ۲۰–۳۰٪ حافظه کمک بگیرید. پیش‌بارگذاری مدل (warm‑up) بلافاصله پس از نصب، زمان پاسخ را کاهش می‌دهد. اگر نمی‌خواهید درگیر این تنظیمات شوید، از پلتفرم ایرانی GapGPT با رابط فارسی و بدون نیاز به تحریم‌شکن استفاده کنید؛ راهنمای نصب: نحوه نصب هوش مصنوعی.