Zpět na článek

Diskuze: MSI PRO MAX Edge AI+ 11M s Ryzenem a 128 GB RAM zvládne lokálně i 120B modely

Nejsi přihlášený(á)

Pro psaní a hodnocení komentářů se prosím přihlas ke svému účtu nebo si jej vytvoř.

Rychlé přihlášení přes:

Roob
Roob
Level Level
dnes 09:10

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

ok, ale naco je to dobre? Bude to v realnom case dabovat Hobbit 1ku do slovenciny original hlasom herca pre vsetkych hercov, a keby to malo len 16GB RAM, tak by to stihalo len hlavneho hrdinu, alebo naco je to dobre?

Milan Šurkala
Milan Šurkala
SHW SHW
Windows
AMD
NVIDIA
dnes 10:09

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@Roob Na spoustu věcí, zejména když jde o data, která se nemají dostat ven, nebo kde by klasický webový chatbot skončil na spotřebě tokenů. Může jít třeba o analýzu osobních dokumentů, smluv nebo dokumentů organice. U firem práce s interními daty zaměstnanců a klientů. Čištění a filtrace datasetu (to třeba používám já pomocí hlasování více LLM a nalézání konsenzu), klíčová slova pro fotky (taktéž, nechal jsem tím projet celou databázi svých fotek pro fotobanky, kdy to doplnilo chybějící klíčová slova faktická i koncepční), OCR, lokální pomoc s programováním, evaluace promptů pro velký LLM, lokální překladač, generování obrázků (např. do aplikací, na web, ikonky,...).

Roob
Roob
Level Level
dnes 11:46 (Upraveno)

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@Milan Šurkala cize ked mam 1TB fotiek, tak mi ich to prejde so 16GB kartou za 10 hodin, a s tymto zazrakom z clanku za 1 hodinu, alebo ako si ten prinos mam predstavit? Takze otazka zostava, naco je to dobre, co tak spravit clanok s testom, aby to bolo jasnejsie..

Proste to bude stat nezmysel, tak co dostanem za tie $$$ naviac?

bRUM23
bRUM23
Level Level
Linux
dnes 14:26

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@Roob Mužete to využít na:
- větší LLM model (více parametrů -> detailnější znalosti)
- lepší qantizaci LLM (přesněší odpovědi, méně přeřeků, halucinací).
- větší kontext (komplexněší/kompetentnější rozhodování na základě lokální DB, delších chunků, více dat, víc vstupního kódu)

Každý kdo se s LLM někdy alespoň hrál, ví, že paměť se vyplýtvá velmi snadno karty 16 GB jsou velmi omezující.

Roob
Roob
Level Level
dnes 14:47

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@bRUM23 to je zas odpoved, ktora mi nic neda, lebo neviem co je LLM, quantizace, kontext, chunk... Skusme to takto.. https://pctuning.cz/article/prenosna-3d-tistena-mri-vyjde-do-70-tisic-usd-pomaha-ji-ai tu je clanok, ze AI prepocita obrazok z CTcka, ktory clovek nevie odcitat a zrazu sa da odcitat. OK, vyborne vyuzitie AI.. a teraz ma zaujima.. s pocitacom z clanku a 128GB RAM bude 1 obrazok prepocitavat 26sekund, keby si mal 16core ryzen + 32GB Ram + pro radeon so 16GB RAM, tak by to trvalo napr. hodinu. Toto ma zaujima, to viem uchopit. To vase "vetsi model LLM" netusim co je.

bRUM23
bRUM23
Level Level
Linux
dnes 16:08

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@Roob TO je chlape těžké, když jste strávil evidentně 3 poslední roky bez internetu, televize a zpráv.
LLM= Velké jazykové modely... OpenAI, Geminy, Claude, DeepSeek...
Povidate si s nim, zadavate mu ukoly, on vam odpovida, nebo generuje obrazky, vyhodnocuje vstupy.

https://gemini.google.com/

Zkopirujete mu vas dotaz a uvidite co vam povi.

Milan Šurkala
Milan Šurkala
SHW SHW
Windows
AMD
NVIDIA
dnes 15:17

Komentáře tohoto uživatele máš zablokované.

@bRUM23 Vy se na to díváte jen na základě rychlosti, ale není to jen o rychlosti, ale i o inteligenci modelu. Jeho inteligence je v zásadě dána tím, kolik paměti zabírá. To, kolik zabírá, je dáno počtem parametrů a tím, kolik má každý parametr (kvantizace), v podstatě kolik bitů tam máte na parametr. Jak počet parametrů, tak jejich bitová hloubka ovlivňují to, jak přesné odpovědi budou, co ten model bude znát, jak moc bude dělat chyby, jak moc bude halucinovat. Ideálně chcete co nejvíce parametrů a co největší bitovou hloubku.

Takže si dejme příklad. Máme PC s 32 GB RAM a cca 15 GB je volných, ať se nám to dobře počítá. Do něj dáme RTX 5080 s 16GB VRAM, takže máme cca 15 GB VRAM volných. Jako druhou možnost do něj dáme Arc Pro B70 s 32GB VRAM, takže máme 30 GB VRAM volných.

A teď to přijde. Pokud má model těch 15 GB, vleze se nám do obou VRAM, RTX 5080 to díky výrazně rychlejší paměti (960 vs 608 GB/s) a rychlejšímu čipu (450 vs 367 v INT8) zpracuje rychleji.

Ale teď tam budete chtít inteligentnější model třeba s 20 GB místo 15 GB (ať už větším počtem parametrů nebo větší bitovou hloubkou, případně nějakou kombinací). Do Intelu se vejde v pohodě, pořád to běží na plný výkon. Jenže RTX 5080 to nepobere a 5 GB modelu bude muset do RAM. A to už najednou nemáte 960 GB/s, ale třeba jen 90 GB/s (DDR5-5600), rychlost při stejné inteligenci může spadnout třeba na pětinu.

Pokud budu mít 30GB model a výsledky budou "inteligentnější", ten se v Intelu pořád vejde do VRAM, poběží na plný výkon, u RTX 5080 to spadne na méně než desetinu původního výkonu.

A ještě jedna věc. Řekněme, že chci co nejinteligentnější model nehledě na výkon. V případě Intelu můžu použít 45GB model (30 GB ve VRAM, 15 GB v RAM), zatímco u RTX 5080 musím použít hloupější 30 GB model, protože nemám více paměti (15 GB ve VRAM a 15 GB v RAM).

Takže k Vaší otázce. Ryzen se 128GB to udělá rychle a přesně, protože tam můžete použít až 96GB model s relativně rychlou pamětí (256 GB/s). Radeon s 16GB VRAM a 32 GB RAM bude výrazně hloupější, protože budete moci použít jen cca 30GB model (15 GB ve VRAM, 15 GB v RAM) a podstatně pomalejší, protože půlka toho modelu poběží v RAM s rychlostí 90-100 GB/s.

Reklama
Reklama