Diskussion zum Artikel "Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung"
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Neuer Artikel Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung :
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Beim lokalen Einsatz von LLMs ist die Hardwarekonfiguration ein sehr wichtiger Bestandteil. Hier geht es hauptsächlich um Mainstream-PCs, nicht um MacOS und andere Nischenprodukte.
Die Produkte, die für den Einsatz von LLMs verwendet werden, umfassen hauptsächlich CPU, GPU, Speicher und Speichergeräte. CPU und GPU sind die wichtigsten Recheneinheiten für die Ausführung von Modellen, während Arbeitsspeicher und Speichergeräte für die Speicherung von Modellen und Daten verwendet werden.
Die richtige Hardwarekonfiguration kann nicht nur die Effizienz des Modells gewährleisten, sondern auch die Leistung des Modells in gewissem Maße beeinflussen. Daher müssen wir die geeignete Hardwarekonfiguration entsprechend unseren Bedürfnissen und unserem Budget wählen.
Autor: Yuqiang Pan