Son zamanlarda makine öğrenimi dünyasında hakkaten büyük şeyler oluyor. Bir tek kurumsal mega bütçe ölçeğinde de değil. Bugün mevcut olan büyük dil modellerinin ve metinden görüntüye oluşturucuların en iyilerinin performansıyla rekabet eden birçok üretici suni zeka aracı geliştirildi ve açık kaynaklı. Bu araçların kabul edilebilir bir halde emek harcaması yada emek harcaması için fazlaca büyük hesaplama kaynakları gerektirmez, sadece bu, onları şu anda önünüzdeki dört senelik bütçe dizüstü bilgisayarda ne olursa olsun çalıştırabileceğiniz anlamına gelmez.
Suni zekadaki son olarak gelişimleri tecrübe etmek isteyen bir meraklı olarak, muhtemelen şu anda masanızda minimum bir NVIDIA H100 Tensor Core GPU var, değil mi? Evet, ben de. Sokak fiyatlarının onbinlerce dolar artı ilk doğan oğlunuz olduğu düşünülürse, hobicilerin büyük çoğunluğu için erişilemezler – doğrusu, daha ilkin bir başlangıç şirketi tarafınca kapılmamış bir fiyat bulabilirseniz. AI altına hücumdan para kazanın.
Kontrol sistemi (????:zincir-77)
Zincir-77 tanıtıcısından geçen bir Reddit kullanıcısı bir hile ile geldi Bu, bütçeyle son olarak suni zekanın bir kısmıyla oynamak isteyen hobiciye ümit veriyor. Hayır, H100 GPU benzeri bir performans alamayacaksınız, sadece 100 doların altında performans fazlaca etkisi altına alan ve size hem eğitim hem de saatlerce eğlence sağlayacak. Chain-77, son olarak GPU teknolojisine haiz olmak için gölgeli bir arka sokak anlaşması yapmak yerine, bazı oldukça ağır AI iş yüklerinde GPU benzeri performans elde etmek için birkaç senelik bir CPU’yu iyi mi kullanabileceğinizi gösterdi.
Çip üstünde GPU’lu önceki nesil, altı çekirdekli AMD Ryzen 5 4600G CPU, bilgisayar korsanı tarafınca grafik işlemcisi için 16 GB DDR4 sistem belleği kullanacak şekilde yapılandırıldı. AMD’nin Radeon Open Compute platformu, informasyon işlem görevleri için Ryzen 5 4600G benzer biçimde CPU’ları desteklemese de, üçüncü taraf geliştiriciler bu işlevi etkinleştirecek deneysel paketler yayınladı. Bu destekle CPU, PyTorch ve TensorFlow benzer biçimde en popüler makine öğrenimi çerçeveleri tarafınca bir GPU olarak kullanılabilir. Ve bu noktaya geldiğinizde, neredeyse tüm suni zeka iş yükleri çip üstünde çalışabilir.
Chain-77’nin, bu başarıyı çoğaltmayı daha kolay hale getirmek için kurulum sürecini detaylandıran vaat edilen bir takip videosunu yayınlamasını hâlâ nefesimizi tutmuş halde bekliyoruz, sadece ayrıca, Ryzen 5 4600G CPU’nun aşağıdakiler benzer biçimde popüler algoritmaları kısa sürede çalıştırdığı yayınlandı: Stable Difüzyon, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper ve LLaMA. Daha ilkin de belirtildiği benzer biçimde, bu hile bir H100’ün performansına uzun bir atışla rakip olmayacak, sadece beceriksiz de değil. Mesela Stable Difusion ile 50 adımlık görüntüler oluşturmak, ortalama bir dakika 50 saniye olarak ayarlanmıştır. Kim bilir fazlaca süratli değil, fakat birazcık gözlem yapmak ve son olarak algoritmaların iyi mi çalmış olduğu mevzusunda kendinizi eğitmek için mantıklı.
Kesin Difüzyon ile görüntü oluşturma (????: zincir-77)
Naturel olarak, daha iyi performans elde etmek için daha yeni bir CPU kullanılabilir, sadece bu durumda matematik birazcık daha karmaşık hale gelebilir. Daha pahalı bir CPU’ya geçtiğinizde, aslen daha eski bir GPU’nun paranız karşılığında daha iyi performans sağladığını görebilirsiniz. Sadece ortalıkta daha eski bir Ryzen 5 4600G CPU’nuz var ise yada şu anda yaygın olarak bulunan 100 doların altında bir fiyata bir tane alabilirseniz, bu, bazı son teknoloji araçları evde kullanmadan çalıştırmak için mükemmel bir numaradır. Emeklilik tasarrufları.
Ucuz donanımlarda son olarak makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmanıza izin verecek kadar hack alamıyorsanız, başka neler yapabileceğinizi deneyin OKdo ROCK 5 Model A tek kartlı bilgisayar ile ortalama 100 $.
Source: www.hackster.io