ข้ามไปเนื้อหา
เอกสาร

เริ่มต้นใช้งาน Nara AI ใน 5 นาที

ติดตั้ง โหลดโมเดล และส่งคำสั่งแรกของคุณ — ไม่ต้องตั้งค่าอะไรซับซ้อน

1. ติดตั้ง (เมื่อแพ็กเกจปล่อยแล้ว)

เลือกภาษาที่คุณใช้ ติดตั้งผ่าน package manager ปกติ:

# Python (เมื่อปล่อยแล้ว)
pip install nara-ai

# TypeScript / Node.js (เมื่อปล่อยแล้ว)
npm install @naralab/ai

# หรือติดตั้ง CLI ผ่าน Homebrew (เมื่อปล่อยแล้ว)
brew install naralab/tap/nara

2. โหลดโมเดลครั้งแรก

โมเดลพื้นฐาน 12B ตัวเดียว แล้วเสียบส่วนขยาย LoRA ตามงาน:

from nara_ai import NaraAI

# โหลดโมเดลพื้นฐาน แล้วเสียบส่วนขยายภาษาไทย
model = NaraAI.from_base("gemma-4-12b")
model.attach_lora("cpt-th")
print("พร้อมใช้งาน!")

3. ส่งคำสั่งแรก

# Python
reply = model.chat("อธิบาย PDPA สั้นๆ ให้คนทั่วไปเข้าใจ")
print(reply)

# กำหนดพารามิเตอร์
reply = model.chat(
    "เขียนอีเมลขอบคุณลูกค้าภาษาไทย",
    max_tokens=300,
    temperature=0.7,
    system_prompt="คุณเป็นผู้ช่วยการตลาด เขียนสุภาพและเป็นมิตร"
)
// TypeScript
import { NaraAI } from "@naralab/ai";

const model = NaraAI.fromBase("gemma-4-12b");
await model.attachLora("cpt-th");
const reply = await model.chat("อธิบาย PDPA สั้นๆ");
console.log(reply);

4. โมเดลและส่วนขยาย

เรามีโมเดลพื้นฐานตัวเดียว สลับส่วนขยาย LoRA ตามงานได้:

โมเดลพารามิเตอร์RAM ขั้นต่ำรันบนความเร็วหมายเหตุ
Nara AI 12B 12B GPU 16GB (Q4) หรือ Mac (MLX) GPU เดี่ยว / Apple Silicon ปานกลาง ตัวเดียว สลับส่วนขยาย LoRA ได้ตามงาน
💡 แนะนำ

เริ่มจากโมเดลพื้นฐาน + ส่วนขยาย cpt-th ก่อน เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุดสำหรับงานภาษาไทย รันได้บน GPU เดี่ยว 16GB หรือ Mac

ข้อกำหนดระบบ

  • RAM: ขั้นต่ำ 8 GB (แนะนำ 16 GB+ สำหรับโมเดล 12B)
  • GPU: ไม่จำเป็น แต่แนะนำ NVIDIA ที่รองรับ CUDA 12+ หรือ Apple Silicon (MLX)
  • ดิสก์: ~8 GB สำหรับเก็บโมเดลพื้นฐาน + ส่วนขยาย
  • Python: 3.10+ สำหรับ Python SDK
  • Node.js: 18+ สำหรับ TypeScript SDK