Енді 763 миллиард параметрі бар DeepSeek-V4.1-Flash тіпті 12 ГБ бейне жады бар бейне картада да жергілікті түрде іске қосылуы мүмкін.
Енді 763 миллиард параметрі бар DeepSeek-V4.1-Flash тіпті 12 ГБ бейне жады бар бейне картада да жергілікті түрде іске қосылуы мүмкін. Австриялық IST Austria институтының зерттеушілері GSQ-RCO әдісін қолданып модельдің квантталған нұсқасын ұсынды, ал Strata қорытынды қозғалтқышын әзірлеушілер...
- 01.Енді 763 миллиард параметрі бар DeepSeek-V4.1-Flash тіпті 12 ГБ бейне жады бар бейне картада да жергілікті түрде іске қосылуы мүмкін
- 02.Австриялық IST Austria институтының зерттеушілері GSQ-RCO әдісін қолданып модельдің квантталған нұсқасын ұсынды, ал Strata қорытынды қозғалтқышын әзірлеушілер...
Теперь DeepSeek-V4.1-Flash с 763 миллиардами параметров можно запустить локально даже на видеокарте с 12 ГБ видеопамяти. Исследователи из австрийского института IST Austria представили квантованную версию модели, используя метод GSQ-RCO, а разработчики движка инференса Strata обеспечили возможность её запуска на потребительских видеокартах. Согласно результатам испытаний: > RTX 5070 с 12 ГБ видеопамяти и 64 ГБ оперативной памяти обеспечивает около 5 токенов в секунду при генерации ответа и до 231 токена в секунду при обработке входного контекста. > RTX 3060 с 12 ГБ видеопамяти и 46 ГБ оперативной памяти достигает 8–10 токенов в секунду при генерации ответа и около 149 токенов в секунду при обработке входного контекста. Однако для запуска потребуется значительный объём оперативной памяти и не менее 239 ГБ свободного места на накопителе, поскольку большая часть весов модели хранится в оперативной памяти и на SSD, откуда подгружается по мере необходимости. Разумеется, подобную скорость трудно назвать высокой, а выполнение сложных агентных задач по-прежнему требует немалых вычислительных ресурсов. Тем не менее сама возможность запустить модель с 763 миллиардами параметров на обычном компьютере свидетельствует о существенном прогрессе в области квантования и оптимизации инференса. https://huggingface.co/ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF
Байланысты материалдар
Барлығы →Зерттеушілер AI мәтінін оқуды шаршататын алты үлгіні тапты
Нью-Йорк университеті мен Остиндегі Техас университетінің зерттеуі шекаралық тіл үлгілері адамдарға талдау қиын болатын лингвистикалық үлгілерді жүйелі түрде асыра пайдаланатынын көрсетеді. Зерттеушілер мәселені код пен математика бойынша оқытуға байланыстырады, мұнда дұрыстық ...
Reddit-тің r/opensource AI-ға қатысты барлық жобаларға тыйым салады, бұл кері реакция мен бәсекелес субреддит тудырды.
Reddit форумы r/opensource AI жобалары туралы барлық жазбаларға тыйым салды, AI көмегімен жасалған, AI-мен жұмыс істейтін немесе AI үшін жасалған. Сондай-ақ жобалар кемінде бір жыл болуы керек және бірнеше қатысушы болуы керек, сонымен қатар ағылшынша емес жазбалар да алынып тасталады. Жауап ретінде бәсекелес форум…
Роботтар қазірдің өзінде баспалдақпен көтеріліп жатыр!
🤖 Роботтар қазірдің өзінде баспалдақпен көтеріліп жатыр! ETH Zurich инженерлері Unitree G1 гуманоид роботына баспалдақпен көтерілуді, кедергілерді жеңуді және қиын жағдайларда тепе-теңдікті сақтауды үйретті. Бұл кәдімгі сальто мен билерден әлдеқайда қызықты! Мұндай дағдылар ...