avatar
Zain Kahn
510,365个推特粉丝
关注
Scaled products to 10M users + I write the world's biggest AI newsletter @superhuman_ai (1M readers). I share insights on AI, robotics, and building companies.
动态
avatar
Zain Kahn
03-26
别再猜测你的机器到底能处理哪些 LLM 了。 llmfit 只需几秒钟就能分析你的硬件，找到最适合你的本地 AI 型号。 附：这里分享更多实用、简洁的 AI 资源，供超过 15 万名工程师使用：codenewsletter.ai/subscribe?ut...… 因此，llmfit 不会像其他工具一样下载模型后出现记忆体不足 (OOM) 错误，而是先扫描你的 RAM、CPU、GPU 和 VRAM，然后从以下四个维度对每个模型进行评分： 1. 品质 - 参数数量、模型系列、量化惩罚 2. 速度 - 针对你的后端（CUDA、Metal、ROCm）的预估 tok/s 速度 3. 适配性 - 记忆体使用率与可用硬体的匹配度 4. 上下文 - 上下文视窗与你的使用场景的匹配度 每个模型都会获得一个标签：完美 / 良好 / 勉强合格 / 太紧。
SCANS
0%
avatar
Zain Kahn
03-16
在你花2000美元购买人工智能课程之前，请先阅读本文。 现在很多人都在购买昂贵的人工智能课程。 但说实话，他们中的大多数人其实没必要花​​这么多钱。 世界上一些最好的人工智能学习资源已经是免费的了。而且这些资源并非出自自封的人工智能专家之手，而是由那些真正构建支撑这波人工智能浪潮的模型、芯片、工具和基础设施的公司创建的。 如果你想真正学习人工智能，直接从源头学习才是明智之举。 但在此之前，不妨先看看这个拥有超过20万名人工智能/机器学习工程师的社区中分享的100多种此类资源： 以下是来自行业领先企业的 10 个免费 AI 学习平台： 1 - 𝗔𝗻𝘁𝗵𝗿𝗼𝗽𝗶𝗰: lnkd.in/e5fK7QUA 2 - 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲: http:/grow.google/ai 3 - 𝗠𝗲𝘁𝗮: lnkd.in/et6wz-ta 4 - 𝗡𝗩𝗜𝗗𝗜𝗔: lnkd.in/e8aHmFxc (GOATed) 5 - 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁: lnkd.in/ej85NeZc 6 - 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜: http:/academy.openai.com 7 - 𝗜𝗕𝗠: http:/skillsbuild.org 8 - 𝗔𝗪𝗦: http:/skillbuilder.aws 9 - 数据： http:/deeplearning.ai 10 - 学习进度： lnkd.in/eajVCrvv 如果你真的想认真学习人工智能，最大的进步通常来自于坚持不懈，而不是参加其他课程。
ML
0.3%
loading indicator
Loading..