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Zain Kahn
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Zain Kahn
03-26
別再猜測你的機器到底能處理哪些 LLM 了。 llmfit 只需幾秒鐘就能分析你的硬件，找到最適合你的本地 AI 型號。 附：這裡分享更多實用、簡潔的 AI 資源，供超過 15 萬名工程師使用：codenewsletter.ai/subscribe?ut...… 因此，llmfit 不會像其他工具一樣下載模型後出現記憶體不足 (OOM) 錯誤，而是先掃描你的 RAM、CPU、GPU 和 VRAM，然後從以下四個維度對每個模型進行評分： 1. 品質 - 參數數量、模型系列、量化懲罰 2. 速度 - 針對你的後端（CUDA、Metal、ROCm）的預估 tok/s 速度 3. 適配性 - 記憶體使用率與可用硬體的匹配度 4. 上下文 - 上下文視窗與你的使用場景的匹配度 每個模型都會獲得一個標籤：完美 / 良好 / 勉強合格 / 太緊。
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Zain Kahn
03-16
在你花2000美元購買人工智能課程之前，請先閱讀本文。 現在很多人都在購買昂貴的人工智能課程。 但說實話，他們中的大多數人其實沒必要花​​這麼多錢。 世界上一些最好的人工智能學習資源已經是免費的了。而且這些資源並非出自自封的人工智能專家之手，而是由那些真正構建支撐這波人工智能浪潮的模型、芯片、工具和基礎設施的公司創建的。 如果你想真正學習人工智能，直接從源頭學習才是明智之舉。 但在此之前，不妨先看看這個擁有超過20萬名人工智能/機器學習工程師的社區中分享的100多種此類資源： 以下是來自行業領先企業的 10 個免費 AI 學習平臺： 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 - 數據： http:/deeplearning.ai 10 - 學習進度： lnkd.in/eajVCrvv 如果你真的想認真學習人工智能，最大的進步通常來自於堅持不懈，而不是參加其他課程。
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