Trong thế giới công nghệ hiện đại, các dịch vụ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên nền tảng đám mây đang ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, việc sử dụng chúng thường đi kèm với hai vấn đề lớn: rủi ro thu thập dữ liệu cá nhân và sự phụ thuộc vào kết nối internet ổn định để truy cập liên tục. Đó là lý do tại sao xu hướng tự host các mô hình LLM trên thiết bị cá nhân hoặc máy chủ tại gia (self-hosted LLMs) ngày càng được cộng đồng công nghệ Việt Nam quan tâm. Công nghệ trong lĩnh vực này đã tiến bộ vượt bậc, cho phép người dùng chạy các mô hình AI mạnh mẽ, hoàn toàn miễn phí, chỉ với một card đồ họa phổ thông. Khả năng chạy được mô hình nào phụ thuộc rất nhiều vào cấu hình máy tính của bạn, nhưng điều đáng mừng là có rất nhiều lựa chọn tối ưu.
Hiện tại, trên hệ thống cá nhân, tôi đang chạy mượt mà Gemma 27B IT QAT và Qwen 2.5 Coder 32B trên chiếc AMD Radeon RX 7900 XTX của mình, đồng thời thử nghiệm các mô hình nhỏ hơn như Deepseek R1 0528 Qwen 3 8B cho mục đích phát triển. Quá trình khám phá và tối ưu này đã mang lại vô vàn kiến thức mới, cùng với nhiều bài học quý giá mà tôi ước mình đã biết ngay từ đầu. Những kinh nghiệm này không chỉ giúp tôi tiết kiệm thời gian mà còn đẩy nhanh quá trình nâng cấp hệ thống của mình. Trong bài viết này, congnghehot.net sẽ tổng hợp 7 bài học quan trọng nhất từ hành trình tự host LLM của tôi, bao gồm cả những lời khuyên hữu ích cho người mới bắt đầu lẫn những khía cạnh mà ngay cả những chuyên gia tự host dày dạn kinh nghiệm cũng có thể chưa nhận ra.
7. Kích Thước Mô Hình Và VRAM Không Phải Là Tất Cả
Băng Thông Bộ Nhớ Là Yếu Tố Quyết Định
Bài học đầu tiên và cũng là một trong những điều tôi ước mình đã biết sớm hơn là kích thước mô hình không chỉ phản ánh mức độ “thông minh” của nó, mặc dù số lượng tham số (parameters) của một mô hình có mối liên hệ khá tuyến tính với khả năng của nó. Có một khía cạnh quan trọng khác cần xem xét, đó là tốc độ tạo token mỗi giây (tokens generated per second). Băng thông bộ nhớ (memory bandwidth) của GPU đóng vai trò cực kỳ lớn trong yếu tố này.
Đây chính là lý do tại sao card đồ họa RTX 3090 của Nvidia vẫn được coi là một trong những GPU tốt nhất cho tác vụ suy luận cục bộ (local inference) đối với LLM, ngay cả sau khi các dòng 4090 và 5090 ra mắt. Mặc dù các dòng card mới hơn vượt trội hơn RTX 3090 ở nhiều khía cạnh, nhưng trong tác vụ suy luận LLM cụ thể, hiệu suất của chúng không tăng đáng kể như bạn mong đợi. RTX 3090 sở hữu băng thông bộ nhớ cao và chi phí thấp hơn đáng kể so với các card RTX xx90 mới hơn. Ví dụ, RTX 5090 có thể tăng tốc độ lên gấp 2-3 lần so với 3090 (đồng thời có 32GB VRAM), nhưng RTX 4090 chỉ mang lại một cải tiến nhỏ khi xét riêng về các mô hình ngôn ngữ lớn.
Có 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 transformer. Việc tăng chiều dài của cửa sổ ngữ cảnh (ví dụ: từ 8K token lên 16K) có thể làm giảm hiệu suất đi một nửa do tăng số phép nhân trong mỗi lần chuyển tiếp và bộ nhớ key-value cache lớn hơn. Mặc dù có các phương pháp mở rộng RoPE (như NTK hay yaRN) để tăng thêm ngữ cảnh, nhưng việc mở rộng quá mức có thể làm mờ các chi tiết, khiến phản hồi kém chất lượng khi cuộc trò chuyện kéo dài.
Có những cách tốt hơn để cung cấp thêm thông tin mà không cần sử dụng hết cửa sổ ngữ cảnh của bạn. Dù rất hấp dẫn khi cố gắng tăng tối đa chiều dài ngữ cảnh để mô hình LLM có khả năng ghi nhớ siêu việt, điều này phải trả giá. Hiệu suất sẽ nhanh chóng suy giảm theo thời gian, và nếu bạn vượt quá giới hạn VRAM, bắt đầu phải sử dụng đến RAM hệ thống, tình hình sẽ còn tồi tệ hơn nhiều.
Chạy DeepSeek trên Radxa Orion O6
6. Lượng Tử Hóa (Quantization) – Người Bạn Tốt Nhất Của Bạn
Giảm Sử Dụng Bộ Nhớ Với Tác Động Hiệu Suất Không Đáng Kể
Lượng tử hóa (quantization) là một trong những khái niệm quan trọng nhất mà bạn cần tìm hiểu khi tự host LLM, vì nó ảnh hưởng rất nhiều đến hiệu suất và khả năng chạy mô hình. Về cơ bản, lượng tử hóa nén các số dấu phẩy động 16-bit hoặc 32-bit liên tục tạo nên một mạng nơ-ron thành số bit ít hơn, lưu trữ các giá trị gần đúng “đủ tốt” cho tác vụ suy luận.
Trên thực tế, lượng tử hóa số nguyên 8-bit (INT8) đã trở nên rất phổ biến, ánh xạ phạm vi của mỗi kênh thành 256 mức rời rạc trong thời gian chạy và thường có thể hoạt động mà không cần đào tạo lại. Để dễ hình dung, hãy lấy ví dụ phiên bản DeepSeek R1 671B parameter, đặc biệt là phiên bản lượng tử hóa 4-bit Q4_K_M. Có rất ít sự suy giảm chất lượng so với mô hình kích thước đầy đủ không lượng tử hóa, nhưng việc giảm dung lượng bộ nhớ là một lợi ích rất lớn. Dưới đây là cách đọc các ký hiệu lượng tử hóa:
- Qx: Đề cập đến mức độ lượng tử hóa, tức là lượng bộ nhớ được sử dụng để lưu trữ trọng số của mô hình.
- K: Đề cập đến các lược đồ k-quant family (ban đầu là “k-means”/lượng tử hóa cải tiến) trong 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 (nhỏ), M (trung bình) hoặc L (lớn).
Vì vậy, phiên bản Q4_K của mô hình Deepseek R1 gốc (không phải 0528) chỉ khoảng 400GB. Vậy còn Q6_K và Q8_0 thì sao? Chúng lần lượt khoảng 550GB và 713GB, nhưng sự khác biệt về hiệu suất kỹ thuật giữa chúng lại rất ít. Điều này có nghĩa là một mô hình lẽ ra sẽ yêu cầu 713GB RAM để chạy có thể hoạt động trơn tru trên một máy chỉ với chưa đến 500GB, đây thực sự là một lợi thế lớn. Việc chuyển từ Q8 sang Q4 sẽ giúp giảm gần một nửa dung lượng bộ nhớ sử dụng. Nhờ công nghệ lượng tử hóa, mô hình vẫn giữ được chất lượng gần như tương đương. Về cơ bản, nó sử dụng một tensor dấu phẩy động nén cùng với siêu dữ liệu, cho phép tái tạo các giá trị trong thời gian chạy, mang lại kết quả tương tự như một mô hình lớn hơn nhưng với bộ nhớ yêu cầu thấp hơn nhiều.
Tuy nhiên, lượng tử hóa mạnh mẽ 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 bị làm tròn. Mặc dù vậy, lợi ích về việc tiết kiệm VRAM và băng thông thường lớn hơn so với việc mất mát độ chính xác không thường xuyên, đặc biệt đối với các tác vụ “cơ bản”. Sự đánh đổi hiệu suất rất nhỏ sẽ cho phép bạn chạy một mô hình lớn hơn so với khả năng ban đầu. Hơn nữa, gần như chắc chắn rằng 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.
DeepSeek đang chạy trên Mac Studio.
5. Đừng Bỏ Qua Chi Phí Điện Và Phần Cứng
Không Chỉ VRAM Mà Cả Hóa Đơn Tiền Điện
Trong khi tự host một mô hình LLM có vẻ là một cách tiết kiệm chi phí để có được khả năng suy luận mạnh mẽ, nhiều người lại quên mất hóa đơn tiền điện và các chi phí khác có thể tích lũy khi triển khai một LLM cục bộ. Ví dụ, card đồ họa RTX 4090 có TDP (Thermal Design Power) là 450W. Với chi phí điện trung bình tại Việt Nam (có thể tham khảo giá điện sinh hoạt của EVN), nếu chạy liên tục ở công suất tối đa, chi phí điện hàng tháng có thể lên tới vài trăm nghìn đồng hoặc hơn.
Mặc dù hầu hết người dùng sẽ không chạy ở công suất tối đa liên tục, nhưng việc sử dụng thường xuyên trong ngày cũng có thể cộng dồn nhanh chóng. Đôi khi, chi phí này có thể còn đắt hơn so với việc sử dụng các API của Gemini hoặc OpenAI để truy cập các mô hình mạnh mẽ hơn đáng kể.
Chi phí này sẽ còn tăng lên nếu bạn muốn sử dụng nhiều GPU cho tác vụ suy luận. Đó là chưa kể đến việc bạn cần tính toán về hệ thống phân phối điện, hệ thống tản nhiệt tùy chỉnh và bất kỳ phần cứng bổ sung nào khác mà bạn cần mua. Nhiều người cho rằng tự host mô hình có thể tiết kiệm tiền so với việc trả phí cho ChatGPT Plus hoặc gói AI của Google One. Điều này có thể đúng trên lý thuyết, nhưng khi bạn cộng thêm chi phí mua GPU và các phần cứng khác, bạn có thể thấy mình đang chi tiêu nhiều hơn về lâu dài.
Cận cảnh một bộ nguồn (PSU) bên trong máy tính chơi game
4. Không Chỉ Dừng Lại Ở Nvidia: AMD Và Intel Cũng Đáng Gờm
Sức Mạnh Của Đối Thủ Không Đáng Bị Đánh Giá Thấp
Mặc dù Nvidia vẫn thống trị thị trường GPU nói chung và có ưu thế nhất định trong lĩnh vực tự host LLM, nhưng gần đây, đây không còn là lựa chọn duy nhất. Như đã đề cập trước đó, tôi đang sử dụng AMD Radeon RX 7900 XTX cho các mô hình tự host của mình và cũng đã thử nghiệm Intel Arc A770 với 16GB VRAM.
Các công cụ như Ollama đã chính thức hỗ trợ AMD, và mặc dù cần một chút công sức hơn, bạn hoàn toàn có thể sử dụng GPU Intel thông qua IPEX LLM fork của Ollama.
Mặc dù Nvidia vẫn dẫn đầu về tốc độ tạo token mỗi giây thuần túy, nhưng thực tế là các GPU của Nvidia rất được săn đón, khiến việc tìm mua một card cao cấp của Nvidia cho hệ thống của bạn trở nên khó khăn. Một chiếc A770 sẽ mang lại hiệu suất khá tốt khi chạy các mô hình ngôn ngữ, và bản thân tôi rất hài lòng với chiếc 7900 XTX của mình. Ngay cả với mô hình Gemma 27B đang chạy, tôi vẫn đạt được tốc độ tạo hơn 30 token mỗi giây. Hơn nữa, 7900 XTX có 24GB VRAM, chỉ thua RTX 5090 và ngang bằng 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 hoặc không có sẵn, hãy cân nhắc tìm hiểu về các lựa chọn từ AMD và Intel. Hãy nghiên cứu 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 với những gì chúng mang lại.
Card đồ họa Intel Arc A770.
3. Kỹ Thuật Prompt Engineering Và Sử Dụng Công Cụ: Chìa Khóa Nâng Cao Hiệu Suất Mô Hình Nhỏ
Tối Ưu Với Prompt Và RAG Thay Vì Chỉ Tăng Kích Thước Mô Hình
Nếu bạn đang chạy một mô hình nhỏ và muốn đạt hiệu suất tốt hơn, đừng vội thay đổi mô hình với hy vọng rằng vài tỷ tham số bổ sung sẽ giải quyết mọi vấn đề. Thay vào đó, dưới đây là một vài lời khuyên quan trọng.
Đầu tiên là xem xét lại các nhắc lệnh (prompts) của bạn. Một nhắc lệnh súc tích, trực tiếp và đầy đủ sẽ mang lại kết quả tốt hơn nhiều so với một nhắc lệnh mơ hồ, mở rộng. Việc bạn đã quen với Gemini, ChatGPT hay Claude – những mô hình có thể xử lý tốt các nhắc lệnh mơ hồ – không có nghĩa là bạn có thể tiếp cận một mô hình nhỏ hơn đáng kể đang chạy trên máy tính cá nhân hoặc máy chủ tại gia của mình theo cùng một cách. Nếu bạn đưa ra nhắc lệnh trực tiếp và đúng trọng tâm, các mô hình của bạn có khả năng hoạt động tốt hơn đáng kể. Hãy xem xét lại prompts nếu câu trả lời bạn nhận được chưa đủ tốt.
Lời khuyên tiếp theo là tận dụng Tính Sinh Trả Lời Tăng Cường (Retrieval Augmented Generation – 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, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các phản hồi mà không cần phải tải toàn bộ ngữ cảnh của mô hình với mọi thông tin có liên quan tiềm năng. Vì RAG kéo dữ liệu từ nguồn thực tế có sẵn trên thiết bị, nó cũng giảm xu hướng “ảo giác” (hallucination), một vấn đề thường gặp ở các mô hình nhỏ hơn. RAG rõ ràng sẽ không giải quyết mọi vấn đề (và nó cũng không biến một mô hình 7B parameter thành 70B parameter), 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 minh chứng tuyệt vời về cách RAG có thể tăng tốc suy luận cục bộ.
Cuối cùng là sử dụng các công cụ (tools). Trong ngữ cảnh của LLM, các công cụ 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 một LLM khả năng khám phá một phản hồi JSON một cách lặp đi lặp lại mà không lãng phí ngữ cảnh quý giá vào dữ liệu không cần thiết cho truy vấn thực tế. Tương tự với 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 nhằm tìm ra câu trả lời, bỏ qua việc phải xem xét toàn bộ dữ liệu. Có rất nhiều loại công cụ khác nhau mà bạn có thể sử dụng, và trong nhiều trường hợp, việc “cưỡng bức” trí thông minh bằng cách đơn giản sử dụng một mô hình lớn hơn có thể không cần thiết.
2. Mô Hình Mixture-of-Experts (MoE): Giải Pháp Cho VRAM Hạn Chế
Khai Thác Hiệu Quả Hơn Mặc Dù Đòi Hỏi Kiến Thức Sâu Hơn
Các mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) tương đối mới mẻ, nhưng khái niệm này trong AI đã có từ hàng thập kỷ và được sử dụng trong các bối cảnh học sâu cho nghiên cứu và tính toán. Các mô hình này về cơ bản phân chia một mạng lưới gồm nhiều “chuyên gia” (experts) với một cổng điều khiển nhẹ (lightweight gate) 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 mang lại là khả năng tối ưu việc tải mô hình sao cho các tensor ít được truy cập hơn sẽ được chuyển sang RAM hệ thống, chừa chỗ trong VRAM của GPU cho các tensor mà chúng ta muốn truy cập thường xuyên.
Đây là một chủ đề phức tạp hơn nhiều và không thực sự là một lời khuyên mà người mới bắt đầu nên cố gắng nắm bắt 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. Có rất nhiều mô hình MoE khác nhau ngoài kia. Khi bạn đã thành thạo với công cụ tự host mà mình lựa chọn, bạn có thể bắt đầu khám phá tùy chọn này nhiều hơn để chạy các mô hình lớn hơn nữa trên máy tính của mình một cách hiệu quả, tận dụng tối đa VRAM và chuyển các phần ít được truy cập nhất của mô hình sang RAM hệ thống.
Phản hồi của Mistral trên Raspberry Pi 5
1. Bắt Đầu Đơn Giản Để Tránh Khó Khăn Ban Đầu
LM Studio: Cánh Cửa Dễ Dàng Cho Người Mới
Thay vì lao vào thiết lập các công cụ phức tạp như Ollama và Open Web UI ngay từ đầu, điều có thể gây khó khăn cho người mới tự host, hãy sử dụng một giao diện đồ họa đơn giản như LM Studio để bắt đầu. Nó cực kỳ dễ dùng: bạn chỉ cần sử dụng tính năng tìm kiếm tích hợp để tìm một mô hình, tải xuống và chạy nó. Bạn không cần thực hiện bất kỳ cấu hình phức tạp nào; đây là giải pháp “cắm và chạy” (plug-and-play) cho LLM.
LM Studio đi kèm với tất cả các thư viện cần thiết để bạn tận dụng tối đa phần cứng của mình và hoạt động trên Windows, Linux cũng như macOS. Nhờ đó, nó loại bỏ mọi rắc rối khi phải tìm hiểu chính xác những gì bạn cần để chạy một LLM trên hệ thống.
Tuyệt vời hơn nữa, cho mục đích phát triển, LM Studio có thể hoạt động như một máy chủ tương thích OpenAI ở chế độ nền. Điều này cho phép bạn sử dụng nó để kiểm tra các ứng dụng hoặc công cụ của riêng mình, vốn hiểu API OpenAI, bằng cách chỉ cần trỏ chúng đến điểm cuối được host cục bộ của bạn. LM Studio hoàn toàn miễn phí, dễ sử dụng và là một cách tuyệt vời để bắt đầu, giúp bạn có cái nhìn tổng quan về việc tự host LLM trước khi quyết định triển khai một hệ thống phức tạp hơn. Tất cả các cài đặt chính mà bạn có thể muốn điều chỉnh, từ hệ thống nhắc lệnh (system prompts) đến độ dài ngữ cảnh (context lengths), đều có thể được sửa đổi, biến nó thành một công cụ lý tưởng cho người mới bắt đầu.
Trong hành trình khám phá thế giới mô hình ngôn ngữ lớn tự host, việc áp dụng những bài học trên sẽ giúp bạn tối ưu hóa trải nghiệm, tiết kiệm thời gian và tài nguyên đáng kể. Từ việc hiểu sâu về băng thông bộ nhớ, tận dụng lượng tử hóa, đến việc kiểm soát chi phí và lựa chọn công cụ phù hợp, mỗi yếu tố đều đóng góp vào hiệu quả chung. Đối với những người mới, hãy bắt đầu thật đơn giản với LM Studio để làm quen trước khi đi sâu vào các cấu hình phức tạp hơn. Bạn đã thử tự host LLM nào chưa? Kinh nghiệm của bạn có gì khác biệt? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới để cộng đồng congnghehot.net cùng thảo luận và học hỏi nhé!