AI 요약관련 정보

🔥 BitNet을 사용하여 대용량 언어 모델을 로컬 CPU에서 실행하세요! ChatGPT와 같은 강력한 언어 모델을 로컬 CPU에서 실행하여 놀라운 성능 향상을 경험해 보세요! ✨ 주요 특징: ARM CPU 속도 5배 향상 x86 CPU 속도 6배 향상 에너지 소비 80% 감소 9,000개 이상의 별을 받은 GitHub 저장소 단일 CPU 작업 Windows, Mac 및 Linux와 호환 ⚡ 에너지 절감: Apple M2 Ultra: LLama.cpp 대비 55% 에너지 절약 70B 매개변수 모델: 70% 에너지 절약 Intel CPU: 71% 에너지 절약 LLama.cpp 대비 초당 더 높은 추론 토큰 🛠️ 요구 사항: Python CMake CLang Windows: Visual Studio 2022 Linux/Mac: 표준 빌드 도구 📝 단계별 가이드: 필수 패키지 설치 가상 환경 생성 저장소 복제(재귀 플래그 포함) 요구 사항 및 CMAKE 설치 Hugging Face에서 모델 다운로드 추론 실행 💡 모델 세부 정보: 기반 LLama 3 8B 매개변수 모델 양자화를 통해 최적화 단일 CPU 코어에서 실행 Olama 및 LM Studio와 같은 인기 도구와 호환 🎯 사용 사례: 로컬 개발 개인정보 보호 중심 애플리케이션 리소스가 제한된 환경 교육 목적 🔗 링크: Patreon:   / mervinpraison   Ko-fi: https://ko-fi.com/mervinpraison Discord:   / discord   Twitter / X:   / mervinpraison   GPU 비용의 50%: https://bit.ly/mervin-praison 쿠폰: MervinPraison (A6000, A5000) https://github.com/microsoft/BitNet 1BIT 논문 https://arxiv.org/abs/2310.11453 코드: https://mer.vin/2024/10/bitnet-instal... #1bit #microsoft #LLM #BitNet #LocalAI #TechTutorial #Programming #artificialintelligence #ai 타임스탬프: 0:00 - BitNet CPU 성능 소개 1:10 - 로컬 설정 소개 1:22 - 설치 요구 사항 개요 2:13 - 설정 프로세스 1단계: 패키지 설치 2:20 - 설정 프로세스 2단계: 가상 환경 2:37 - 설정 프로세스 3단계: 저장소 복제 3:00 - 설정 프로세스 4단계: 종속성 설치 3:19 - 설정 프로세스 5단계: 모델 다운로드 3:52 - 모델 테스트 및 데모 4:27 - CPU 성능 모니터링 5:11 - 결론 및 향후 영향 🔔 더 많은 AI 튜토리얼과 뉴스를 구독하세요! 📢 동료 개발자 및 AI 애호가들과 공유해 보세요. 💬 아래 댓글에 질문과 경험을 남겨주세요.