Снижаем требования LLM к видеопамяти без потери качества 👉

Представим, что для задач бизнеса лучше всего подходит модель на 70 млрд параметров. Но запуск такой модели в исходной точности требует сразу нескольких GPU и заметно увеличивает стоимость инфраструктуры.

🦖 Сократить требования к ресурсам помогает квантование — представление весов модели с меньшей разрядностью. Оно уменьшает необходимый объем видеопамяти и позволяет запустить LLM на более доступной GPU-конфигурации. При этом степень сжатия и влияние на качество зависят от выбранного формата представления модели.

В карточках сравниваем основные форматы моделей по объему VRAM и сценариям использования. Сохраняйте и сверяйтесь при расчете ресурсов ⤵️

Хотите внедрить ИИ в рабочие процессы? Регистрируйтесь на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса» от Академии Selectel ➡️

Приходят как-то LLM, RAG и агент в бизнес-процесс 🧊
И выясняется, что каждому нужна своя задача

ИИ позволяет автоматизировать процессы на разной глубине. Для простых сценариев часто хватает LLM. Если модели нужен доступ к внутренним и актуальным данным, подключают RAG. А сценарии с несколькими системами берут на себя агенты.

В этом многообразии важно отталкиваться от реальных потребностей бизнеса: слишком сложное решение может затянуть внедрение ИИ и не оправдать вложений.

Собрали шпаргалку, которая поможет быстро сравнить три подхода. А за подробными материалами о работе с нейросетями приходите на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса» ➡️