Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, więcej mocy скачать в хорошем качестве

Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, więcej mocy

Chcesz uruchomić modele LLM (np. Llama, Mistral czy Bielika) na własnych warunkach? W tym odcinku dowiesz się o sprzęcie, oprogramowaniu i trikach, które to ułatwią. Konkretna i praktyczna wiedza, która Ci się przyda. 🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia:    / @dataworkshop   👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie! 💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem. 🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn:   / vladimiralekseichenko   🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML! Poruszam też wątek GPT-4o: czy to rewolucja, czy ewolucja? I dlaczego OpenAI w tym modelu postawiło na inferencję oraz jak to jest powiązane z "rozważaniem". Podaję analogię, aby pobudzić Twoją wyobraźnię :). Do tego opowiadam jeszcze historię o Elon Musku, jak zorganizował serwerownię z 100 tysiącami kart H100 (+50 tysięcy) w około 4 miesiące, gdzie normalnie zajęłoby to co najmniej rok, i jakie napotkali wyzwania, poza samym zakupem kart GPU (wydał na nie ponad kilka miliardów dolarów). Dla porównania w Polsce na wszystkich uczelniach łącznie jest ok. 1 tys. H100. Pracując nad tym odcinkiem zrobiłem ​mapę myśli​, aby lepiej ustrektyryzwaoć wiedzę. Tu możesz je znaleźć. Łap! :) Można powiększać i klikać (część linków zostawiłem, chociaż przyznam, że to długi proces, ale uznałem, że może być wartościowy dla Ciebie). 🔥 https://mm.tt/app/map/3441826029?t=XE... Pytania, na które znajdziesz odpowiedzi w tym odcinku: Czym jest inferencja modeli LLM i jakie są kluczowe wymagania sprzętowe do jej przeprowadzenia? Jakie są dostępne opcje dostępu do mocy obliczeniowej potrzebnej do uruchamiania modeli AI i jakie są ich zalety oraz wady? Jakie są główne różnice między zamkniętymi a otwartymi modelami AI i którzy są kluczowi gracze w tej dziedzinie? Ile RAMu potrzebuje DUŻY model językowy i czy Twój komputer da radę? Ile GPU trzeba mieć aby uruchomić Llame 8B, 70B czy nawet 400B? Jakie są najważniejsze parametry GPU i co one oznaczają w praktyce (tak po ludzku)? Czy NVIDIA to JEDYNY wybór dla sprzętu? Poznaj alternatywy! Czym jest kwantyzacja modeli LLM i jak wpływa na ich wydajność oraz precyzję? Poczytać możesz tutaj: https://biznesmysli.pl/inferencja-mod... Partnerem podcastu jest DataWorkshop. Chcesz więcej? Zapisz się listę chętnych kursu praktyczny LLM. Naucz się krok po kroku, jak budować i wdrażać rozwiązania, które robią różnicę: 👉 https://bit.ly/4gSHnJb 🎧 Słuchaj BM wygodnie na Spotify, Apple Podcasts lub Google Podcasts: 📌 https://open.spotify.com/show/3ZUaHom... 📌 https://podcasts.apple.com/us/podcast... 📌    • Biznes Myśli