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.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.

repost

50

input message

напишите коммент

еще контент в этом сообществе

еще контент в этом соообществе

войдите, чтобы увидеть

и подписаться на интересных профи

в приложении больше возможностей

пока в веб-версии есть не всё — мы вовсю работаем над ней

сетка — cоциальная сеть для нетворкинга от hh.ru

пересекайтесь с теми, кто повлияет на ваш профессиональный путь