要約を直接見ることができます、前はただの不満です！！
起源#
今、AI がブームになっており、さまざまな種類があります。
Github には多くのオープンソースプロジェクトがあり、自分自身の AI を持つことができます。
ブロガーは自分のモデルをトレーニングし、自分自身の AI を持ち、自分自身のライブラリを使用し、自分のリソースを統合し、ソフトウェアを繰り返しダウンロードしたり、繰り返し検索したりする必要がなくなり、根本的には自分自身のスマートアシスタントを構築する必要があります。
だから、ブロガーは自分のハードウェアを使って構築する必要があります。
ブロガーのハードウェアについて紹介#
ブロガーは自分のハードウェアが非常に豊富だと思っていました。
ブロガーはサーバーを持っています。
デュアル CPU 12 コア 24 スレッド メモリ 64G
データを見るとかなりすごいです🙃
そしてモデル x5650 ddr3 を見ると、このサーバーはブロガーが中古で手に入れたもので、大手企業のデータセンターから降ろされたものだと言われており、ブロガーの手元にはすでに 7 年もの間あります。
最初にサーバーを手に入れたとき、ブロガーは自分の興味のあるプログラム機能をすべて実現できると興奮していました。
しかし、現実は、ブロガーが考えすぎていたことを証明しました！
なぜ感嘆するのか#
数年前からパスワードを実行していると、CPU がどれだけ優れていても、単純な計算領域では GPU に取って代わられることをブロガーは知っていました。やはり AI プロジェクト、パスワードを実行するなど、類似の計算を繰り返す場合、GPU の効率は CPU よりも高いです。
慎重なユーザーは上記のデータを見ると、ブロガーには GPU 計算カードがないことがわかります。
さらに、CPU でコードを実行すると、ブロガーは自分の脳性マヒ AI を構築しましたが、それを放棄しました。
要約#
- ハードウェア愛好家ではない場合、他の人が共有している WebAI を試してみることをお勧めします。
- 盲目的な消費を避け、ほとんどが自分で構築された AI であり、無料で遊ぶだけで十分です。
- AI モデルをトレーニングすることは運に左右されることができ、非常に神秘的です。大手企業は何千万、何億ものトレーニング費用をかけており、自分で構築する場合、それはただのスマートインデックスにすぎません。
- 諦めても髪の毛は抜けません😅