Introducción al contenido
En este video, el presentador explora las capacidades del nuevo GPD OSS lanzado por OpenAI, que tiene dos variantes: GPD OSS con 120 mil millones de parámetros y GPD OSS con 20 mil millones de parámetros. Demuestran cómo configurar el modelo a través de Open Router, crear una clave API y probar sus funcionalidades desarrollando una aplicación móvil básica usando Flutter. A lo largo de la demostración, el presentador se encuentra con errores relacionados con el streaming de la API y las actualizaciones de dependencias, proporcionando información sobre la solución de problemas y cómo resolver estos inconvenientes. El video destaca la rentabilidad general de utilizar el modelo, al mismo tiempo que señala sus limitaciones y la importancia de usar modelos de IA avanzados para un mejor rendimiento. En última instancia, se anima a los espectadores a participar en el video a través de comentarios y retroalimentación.Información Clave
- OpenAI ha lanzado GPD OSS con dos variantes: GPD OSS de 120 mil millones de parámetros y GPD OSS de 20 mil millones de parámetros.
- El video tiene como objetivo probar las capacidades del modelo a través de interacciones con el cliente utilizando una clave de API.
- El costo por usar el modelo es de $0.09 por cada millón de tokens de entrada y $0.45 por cada millón de tokens de salida.
- Los usuarios pueden descargar el modelo localmente para ejecutarlo en sus computadoras utilizando herramientas como LM Studio o VS Code.
- Se dice que el modelo funciona lentamente en GPUs de gama baja como la RTX 2070, con un mejor rendimiento esperado de GPUs de gama alta.
- El video demostrará la creación de una aplicación móvil para la gestión del presupuesto utilizando el modelo GPD OSS.
- Las capacidades del modelo serán verificadas a través de indicaciones, lo que llevará a la generación de código para una aplicación funcional.
- Se han notado problemas como fallos en la transmisión de la API y la necesidad de una correcta instalación de las dependencias durante el desarrollo.
- El modelo tiene dificultades para generar tareas complejas y se compara con modelos de mejor rendimiento como Kim K2 y Quen 3.
- Se anima a los espectadores a comentar con preguntas y se les invita a suscribirse al canal.
Análisis de la línea de tiempo
Palabras clave del contenido
OpenAI GPD OSS
OpenAI ha lanzado GPD OSS, que cuenta con dos variantes: GPD OSS de 120 mil millones de parámetros y GPDSS de 20 mil millones de parámetros. Este video tiene como objetivo probar las capacidades del modelo utilizando un enrutador abierto y una clave API.
Clave de API
El proceso incluye la creación de una clave API para el enrutador abierto, necesaria para usar el modelo GPD. El costo en el enrutador abierto es de $0.09 por millón de tokens de entrada y $0.45 por millón de tokens de salida.
LM Studio
Los usuarios pueden instalar el modelo localmente en sus computadoras utilizando software como LM Studio; sin embargo, el rendimiento puede ser lento dependiendo de la GPU, como la RTX 2070.
Pruebas del modelo
La demostración incluye evaluar si el modelo puede crear efectivamente una aplicación móvil funcional, específicamente una aplicación de gestión de presupuesto utilizando Flutter.
Manejo de errores
Durante la demostración, ocurren varios errores, incluidos fallos en el streaming de la API. Las soluciones incluyen crear nuevas claves API y asegurarse de que las instalaciones de paquetes sean correctas.
Limitaciones del Modelo
El modelo GPD OSS tiene limitaciones, como no soportar entradas de imagen y el uso de navegadores. Estas limitaciones pueden desafiar el desarrollo, especialmente en lo que respecta a la generación de informes de errores.
Rendimiento de Salida
Mientras se intenta construir una aplicación móvil, el modelo muestra capacidades básicas pero se señala por ser poco impresionante en estética de diseño y funcionalidad.
Resultados de las pruebas
La conclusión del video evalúa el rendimiento de GPD OSS en comparación con modelos competidores, con observaciones sobre su funcionalidad y mejoras sugeridas.
Desarrollos Futuros
Las expectativas incluyen desarrollar funcionalidades más avanzadas en futuras iteraciones, posiblemente integrando modelos de inteligencia artificial más capaces para mejorar el rendimiento.
Compromiso del espectador
El presentador anima a los espectadores a suscribirse al canal y a proporcionar comentarios en la sección de comentarios sobre el modelo y cualquier consulta.
Preguntas y respuestas relacionadas
¿Qué variantes de GPD OSS ha lanzado OpenAI?
¿Cómo puedo probar las capacidades del modelo GPD OSS?
¿Cuáles son los costos asociados con el uso del modelo GPD OSS en el enrutador abierto?
¿Puedo usar el modelo GPD OSS localmente en mi computadora?
¿Qué tipo de GPU necesito para ejecutar GPD OSS sin problemas?
¿Cuál es la relación costo-efectividad de usar GPD OSS para el desarrollo de aplicaciones?
¿Cómo puedo configurar una clave API para usar GPD OSS?
¿Qué debo hacer si encuentro errores mientras utilizo GPD OSS?
¿Es GPD OSS adecuado para desarrollar aplicaciones móviles?
¿Qué alternativas están disponibles si GPD OSS no satisface mis necesidades?
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