🚀 Настройка Unsloth: локальный запуск LLM | Работа с Unsloth Studio

Описание: Хотите оптимизировать и запускать LLM-модели локально до 30 раз быстрее и с меньшим объемом памяти (на 60%)?

В этом видео мы подробно рассмотрим Unsloth и настроим Unsloth Studio с нуля! Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, стремящимся оптимизировать свой рабочий процесс в области ИИ, или энтузиастом, желающим запускать мощные модели локально на собственном оборудовании, это пошаговое руководство поможет вам.

Мы рассмотрим необходимые предварительные условия, точные команды терминала для безупречной установки и как запустить пользовательский интерфейс Unsloth Studio для беспроблемного управления локальными моделями.

Вы изучите следующие темы:

Настройка Unsloth на Mac
Запуск моделей Ollama в среде выполнения Unsloth
Сравнение производительности нескольких моделей
Создание простого RAG с помощью загрузки документа
Взаимодействие с изображениями с помощью моделей машинного зрения.

Отметки времени:
0:00 Введение в Unsloth
0:40 Установка и проверка Unsloth и Unsloth Studio
3:40 Главное меню Unsloth Studio
5:00 Загрузка Ollama LLM в Unsloth Studio
6:20 Сравнение ответов модели
8:00 Чат с изображением
9:30 Чат с документом
14:15 Настройка параметров LLM в Unsloth Studio
15:30 Загрузка сохраненного запроса в ваш чат

Если это видео оказалось полезным, не забудьте поставить лайк, подписаться и нажать на колокольчик уведомлений 🔔, чтобы получать больше руководств по локальному ИИ!

#Unsloth #LocalLLM #ArtificialIntelligence #MachineLearning #LLM #AI #DeepLearning #Python #opensourceai

Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @mlworks