Pull to refresh

Comments 9

позже обучу тестовую модель для пользователей со слабым пк, а так на любом железе, где-то дольше где-то быстрее

Эффект как на картинке до ката я получил на локальной модели когда GGUF-файл был повреждён при скачивании

Очень занятная статья, но как насчет упаковать тренировку сетки в Jupyter notebook? Чтобы в том же коллабе крутить не насилуя собственное железо 😄

Давно носил идею как у автора поста, но всё руки не доходили начать. Интересно посмотреть на внутреннюю архитектуру, например, что собой представляет обученная модель.

C Google Coral Edge TPU работает?

Скорее всего нет, программа поддерживает 3 интерфейса, CPU, CUDA и MPS. У Google Coral Edge TPU собственная архитектура.

А, простите, не понял, зачем оно?... Чтобы отвечало за тебя, пока ты спишь? Так оно может такого наотвечать...

Или его можно юзать, как ИИ-агент для работы с потенциальными клиентами по чисто профессиональной теме (ну, там, продажи синих галош)?

Поведение нейронки напрямую зависит от модели и данных, на которых эта модель будет обучаться. Изначальная цель проекта - сделать нейросеть, полностью копирующую выбранную личность. Однако для получения хотя-бы удовлетворительного результата, нужен достаточно массивный и отфильтрованный датасет.

Для ИИ-агента целесообразнее скармливать данные связанные с конкретной профессиональной темой более обученным моделям по запросам со специальных серверов (Что-то вроде Ollama и любой другой нейронки с groq), чем поднимать менее обученную нейронку на локалке.

Sign up to leave a comment.

Articles