Работа с большими языковыми моделями не только требует серьезных вычислительных ресурсов (например, облачных GPU), но и грамотного их использования. Зачастую инженерам приходится учитывать специфические особенности работы GPU-кластеров.Сегодня обсудим примечательные материалы, посвященные работе с большими языковыми моделями (large language models, LLM) в дата-центрах и роли пограничных вычислений в развитии систем ИИ. Расскажем про ключевые находки и выводы. Читать далее
Всем привет! На связи команда AI-Run из X5 Tech, мы занимаемся генеративными сетями в целом и языковыми моделями в частности. В этой статье мы опишем наш опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), их внедрение для обработки корпоративных данных, а также поделимся нашими…
Привет, Хабр! Меня зовут Артем Чебыкин, я ML-инженер и автор медиа вАЙТИ. В этой статье я расскажу о том, какой тип компьютера: стационарный, ноутбук или макбук — больше всего подходит для машинного обучения и почему. Также рассмотрим начальный и продвинутый вариант сборки для машинного обучения больших языковых моделей (LLM). Читать далее
Алгоритмы для работы с большими даннымиВсем привет! Для начала давайте разберем что такое вообще Алгоритмы для работы с большими данными, основная суть алгоритмов для работы с большими данными — это эффективная обработка огромных объёмов информации при минимальных вычислительных ресурсах (памяти, CPU, диске). Их суть — жертвовать точностью ради скорости и масштабируемости. Читать далее