AirLLM: AI Tanpa GPU Raksasa✎ Edit

👁 1.4k tontonan
AirLLM: AI Tanpa GPU Raksasa

AirLLM mungkin jadi satu anjakan besar dalam cara kita lihat infrastruktur AI.

Kini kita boleh jalankan model 70B hanya dengan GPU 4GB, dan boleh skala eksperimen ke arah Llama 3.1 405B menggunakan VRAM 8GB sahaja - ini bukan sekadar hype, tetapi anjakan seni bina yang serius.

Selama bertahun-tahun, AI berkuasa terasa seperti hak milik syarikat teknologi gergasi, hyperscaler, dan organisasi yang ada GPU besar, bajet cloud besar, serta akses data center. Yang lain pada dasarnya menyewa kecerdasan mengikut token.

Tapi cerita itu berubah pantas. Dengan inferens layer-wise, pengurusan memori yang lebih pintar, dan inovasi open-source, model besar semakin mudah diakses oleh pembangun biasa, PKS, pelajar, penyelidik, dan komuniti tech tempatan.

Perubahan sebenar bukan sekadar model lebih besar. Ia terletak pada cara kita jalankan model - lebih ringan, lebih pintar, lebih lokal, lebih cekap, dan lebih praktikal untuk penggunaan dunia nyata.

Di sinilah Edge AI dan AINNA NeuralOps berperanan. Daripada bergantung sepenuhnya kepada cloud AI, kecerdasan boleh digerakkan lebih dekat ke peranti, sensor, mesin, ladang, kilang, dan operasi sebenar di lapangan.

Gabungkan ini dengan sistem detached, impaknya jadi lebih kuat. Biar LLM merancang, mengaudit, menjana, dan membuat keputusan - kemudian biar skrip lokal, dashboard, cron job, API, sensor, dan sistem automasi meneruskan kerja tanpa membakar token 24/7.

Tidak lama lagi, peranti mudah alih dan sistem IoT akan mempunyai model LLM kecil yang berjalan secara offline dan off-grid. Ini masa depan AI yang saya percaya: lebih ringan, lebih pintar, lokal, praktikal, dan benar-benar untuk semua - bukan sekadar hype, bukan pergantungan kepada cloud, dan sudah tentu bukan hanya untuk syarikat teknologi besar.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Mei China

还在消化70B这一段。

Kavitha India

Whoever wrote this actually did the work on 405B menggunakan VRAM 8GB.

Arjun India

boleh jalankan model 70B is the part I would forward to my boss.

Julin Kadazan, Malaysia

Clear and short. Sharing yang lain pada dasarnya menyewa with my team.

Ginsang Kadazan, Malaysia

Tulisan pertama yang cerita 70B dengan jujur.

Dimas Indonesia

The direction on airLLM mungkin jadi satu anjakan is exactly right.

Ayu Indonesia

Sent this to two people already. hanya dengan GPU 4GB is why.

Narin Thailand

I read this twice. Tapi cerita itu berubah pantas is the part that stuck.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.