Задумывались ли вы когда-нибудь, как дорогостоящие модели машинного обучения могут быть улучшены с помощью недорогого оборудования? 🤔 Недавнее исследование показывает, что можно успешно развернуть большие языковые модели (LLM) и визуальные модели (VLM) на графическом процессоре NVIDIA T4. При потрясающем уровне успешности в 91% на 7310 запросов, это исследование раскрывает возможности автохостинга моделей даже на самом начальном уровне инфраструктуры. Да, вы не ослышались — "на чем-то вроде вашего старого компьютера" можно добиться впечатляющих результатов! Это напоминает мне, как я пытался приготовить ужин на плите, которая даже не включалась — мне пришлось проявить креативность! 😄 Важно понимать, что правильно подобранные инструменты могут значительно улучшить производительность. Когда дело касается развертывания моделей, нужно найти баланс между стоимостью, уровнями обслуживания и пользовательским опытом. Как вы думаете, каковы ваши шансы на успех при использовании старого оборудования? https://blog.octo.com/vers-un-auto-hebergement-des-modeles-vlmllm-etude-