Если дома есть два-три Mac и вы хотите локально запустить большую ИИ-модель, памяти одного компьютера может не хватить.

Если дома есть два-три Mac и вы хотите локально запустить большую ИИ-модель, памяти одного компьютера может не хватить. exo позволяет объединить несколько устройств в один ИИ-кластер. Модель, которая не помещается в память одного компьютера, можно распределить между несколькими устройствами и запускать совместно. Проект уже набрал более 48 тысяч звёзд на GitHub. Устройства автоматически обнаруживают друг друга без ручной настройки. exo анализирует объём памяти и скорость сети каждого компьютера, самостоятельно определяя, как распределить модель между ними. Чем больше устройств, тем выше скорость работы. По данным разработчиков, два компьютера обеспечивают ускорение в 1,8 раза, а четыре — в 3,2 раза. В README представлены результаты реального тестирования DeepSeek V3.1 с 671 миллиардом параметров на кластере из четырёх Mac Studio. Зрелище нескольких компьютеров, совместно запускающих такую модель, действительно впечатляет. Для macOS уже есть готовое приложение, которое работает в фоновом режиме. Встроенная панель управления позволяет отслеживать состояние кластера и напрямую общаться с моделью. API совместим с форматами OpenAI, Claude и Ollama, поэтому к кластеру можно подключать уже используемые инструменты. https://github.com/exo-explore/exo 📱 @git_developer