Обновить

Готов пример приложения для https://pypi.org/project/targeting-platform/ (библиотека с общим интерфейсом к разным DSP (те которые "A demand-side platform")).

Это в продолжение https://habr.com/ru/posts/829114/

Пример тут: https://gitlab.com/dsp6802915/targeting_platform_example_simple (https://github.com/iSINUS/targeting_platform_example_simple) - в реадми описано все что есть сказать - не буду здесь повторяться.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации