“`html
LLMWare.ai запускает Model Depot для Intel ПК
LLMWare.ai, лидер в области малых языковых моделей (SLMs), сегодня объявил о запуске Model Depot на платформе Hugging Face. Это одна из крупнейших коллекций SLMs, оптимизированных для ПК на базе Intel.
В Model Depot представлено более 100 моделей, которые могут использоваться для различных задач, включая чат, программирование, математику и внедрение моделей. Это предоставляет сообществу открытого кода уникальную коллекцию последних SLM, оптимизированных для ПК с Intel в форматах OpenVINO и ONNX.
Преимущества LLMWare и OpenVINO
Используя Model Depot вместе с открытой библиотекой LLMWare, разработчики могут создавать рабочие процессы с использованием малых языковых моделей. OpenVINO — это библиотека для оптимизации и развертывания моделей глубокого обучения, которая поддерживает работу на различных устройствах (CPU, GPU и Intel NPU).
Показатели производительности
Недавние исследования LLMWare показали, что развертывание 4-битных моделей SLMs в формате OpenVINO значительно увеличивает скорость вывода на ПК на базе Intel. Модель BLING-Tiny-Llama с 1.1 миллиарда параметров показала скорость вывода до 7.6 раз быстрее, чем PyTorch.
Ключевые возможности для разработчиков
LLMWare предоставляет поддержку OpenVINO и ONNX для популярных SLM, таких как Microsoft Phi-3 и Llama. Это позволяет разработчикам создавать эффективные рабочие процессы, которые максимизируют возможности их AI ПК.
Безопасность и эффективность
Использование мощных встроенных GPU и NPU на AI ПК позволяет компаниям развертывать легкие AI приложения локально, не рискуя утечкой данных. Это обеспечивает безопасность и значительную экономию средств.
Новая инициатива LLMWare
LLMWare также объявила о стратегическом сотрудничестве с Intel и запуске Model HQ, который предоставляет набор безкодов для разработки AI-возможностей с интегрированными функциями для удобства использования.
Выводы и потенциальные применения
LLMWare стремится упростить интеграцию AI в компании, предлагая высококачественные модели и оптимизированные решения. Это открывает новые возможности для развертывания легких и адаптированных приложений AI для предприятий всех размеров.
Оптимальный подход к внедрению AI:
- Оцените, как AI может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности.
- Начните внедрение AI с небольших проектов, анализируйте результаты.
Если вам нужны советы по применению AI, пишите нам в Telegram или следите за новостями на нашем канале.
“`
