TGViewer
DataWorkshop - AI & ML DataWorkshop - AI & ML @data_work · 1.88K subscribers
Post #486 577
Вчера выступал в Nvidia (за спиной офис).

Рассказывал, как можно запускать большие языковые модели (LLM). Говоря простым языком — как запустить ChatGPT на своем сервере, используя открытые модели, например, Llama.

Доклад получился весьма насыщенным. Делился своим опытом. Сам лично немало намучился, пока структурировал информацию. Тема новая, очень разрозненная. Обычно есть две крайности: либо люди слишком глубоко сидят в своей нише, либо совсем не в теме.

Поэтому, когда хочешь погрузиться в вопрос и осознанно принять решение, это не всегда просто.

Для себя я выделил такой алгоритм, состоящий как минимум из 5 шагов:

1. Hardware (GPU от Nvidia и другие)
2. Software (инструменты для inference)
3. Модель LLM
4. Оптимизация
5. API

Хочешь узнать больше о запуске LLM? Ставь реакцию 🔥

P.S. Помню про книгу, напишу отдельным постом.

#llm
  • 🔥 37
More from @data_work
  1. Jul 16, 2025Помнишь, как прятали невидимые команды (prompt injection) в статьи на arXiv, чтобы влиять…
  2. Jul 14, 2025👆👆👆 Исследователи из 14 университетов (в том числе ведущие учреждения!) начали “взламыв…
  3. Jul 14, 2025Думаешь, что схитришь, поручая ИИ читать 100-страничные отчеты? Что может пойти не так, пр…
  4. Apr 7, 2025👆👆👆 (часть 1) Теперь конкретно, по моделям: 1️⃣ Llama 4 Scout: Это «младшая» версия с 1…
  5. Apr 7, 2025🚨 Вышла Llama 4 — проверил лично и делюсь впечатлениями! 🔥 TLDR: Давно ждал Llama 4 — и…
  6. Apr 6, 2025Закончился первый поток курса "Практический LLM". В нём прежде всего уделяется больше вним…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →