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.
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.
Скорее всего нет, программа поддерживает 3 интерфейса, CPU, CUDA и MPS. У Google Coral Edge TPU собственная архитектура.
позже обучу тестовую модель для пользователей со слабым пк, а так на любом железе, где-то дольше где-то быстрее