02.11
Частное использование больших языковых моделей
•LLM быстро меняют технологический ландшафт, но проблемы безопасности сохраняются. •Локальное развертывание моделей Llama обеспечивает конфиденциальность и контроль над настройками. •Модели Llama можно запускать на частных серверах с помощью доступных инструментов. •Квантование экономит память и ускоряет выполнение. •Локальные реализации на графических процессорах экономически эффективны. •Энергопотребление зависит от размера модели и квантования. •Рассмотрены инструменты: HuggingFace, vLLM, llama.cpp, Ollama. •llama.cpp и Ollama показали лучшую производительность и удобство использования. •Проведен анализ скорости и энергопотребления моделей Llama 3.1 с использованием llama.cpp и Ollama. •Более грубое квантование обеспечивает лучшую скорость, но требует больше памяти. •Более грубые типы квантования обеспечивают лучшую скорость. •llama.cpp показал более высокую скорость для моделей 8B и 70B. •Ollama немного медленнее, но подходит для моделей 70B и 405B. •llama.cpp и Ollama показали схожие результаты для моделей 70B, но разные для 8B. •Использование LLM на частных серверах может быть экономически выгодным по сравнению с облачными сервисами.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
еще контент в этом сообществе
еще контент в этом соообществе
02.11
войдите, чтобы увидеть
и подписаться на интересных профи