內容介紹
在這段影片中，Laith 討論了 OpenAI 最近推出的開源模型，該模型允許用戶運行擁有 200 億參數的 GPT 本地版本。這段影片詳細介紹了使用 Olama 平台的安裝過程，強調需要最新版本和合適的硬體。Laith 解釋了如何通過 Olama 應用程序和終端命令開始使用這個模型，並指出擁有 1200 億參數的模型需要比他所擁有的更強大的 GPU。 他演示了如何使用該模型運行一個簡單的井字遊戲，並討論了 CPU 和 GPU 的資源分配。 Laith 最後鼓勵觀眾就影片內容和他的訂閱目標提供反饋。關鍵信息
- Laith 介紹了一段視頻，討論 OpenAI 發布的一個可在本地運行的開源 200 億參數模型。
- OpenAI 已經發布了兩個模型：一個是 200 億參數模型，另一個是 1200 億參數模型；1200 億模型需要一個強大的 H100 GPU。
- 在這段視頻中，Laith 將安裝 200 億參數的模型，因為他的 4070 Super GPU 能夠運行這個模型，但對於更大的模型則缺乏必要的性能。
- 安裝需要使用 Olama，必須下載最新版本以確保與模型的兼容性。
- 用戶可以通過 Olama 應用程式內的聊天介面或透過終端命令安裝該模型。
- 安裝完成後，Laith 演示了如何運行模型及其在簡單的 Python 井字棋遊戲中的表現。
- 該視頻強調，儘管模型可以在本地運行，但可能因為較低的GPU性能而對資源使用存在限制。
- Laith 討論了該模型的潛在企業應用案例，強調了對於不信任海外模型的公司來說，本地部署的重要性。
- 他鼓勵觀眾參與視頻並訂閱他的頻道，因為他設定的目標是20,000名訂閱者。
時間軸分析
內容關鍵字
OpenAI
OpenAI 已經發布了一個開源模型，任何人都可以在本地運行。這個模型擁有 200 億個參數，讓用戶無需高端 GPU 也能夠使用。
Chat GPT
這段影片討論了一個可以在本地機器上運行的聊天 GPT 的功能。用戶可以安裝並利用這個版本來進行各種應用。
模型安裝
安裝指南涵蓋了如何使用 Olama 設置 200 億參數模型，強調了對最新版本的需求。
GPU要求
據說，1200億的模型需要一個強大的單一H100 GPU，而200億的模型則更容易獲得，只需要一個標準的GPU，至少擁有12GB的顯示記憶體。
資源監控
該視頻演示了如何檢查資源分配，顯示在運行模型時 CPU 和 GPU 之間的負載平衡。
井字遊戲
作為模型能力的示範，創建了一個簡單的Python井字遊戲，說明了代碼生成的實際應用案例。
企業使用案例
這個200億參數的模型被提出作為一個可行的解決方案，適合希望創建符合特定商業需求的本地化聊天模型的企業。
人工智慧模型的未來
有關未來AI模型潛力的聲明表明，它們可能會非常強大，甚至可能在協助任務方面超越人類智能。
訂閱者行動呼籲
影片結尾時，主持人鼓勵觀眾訂閱他們的頻道，強調目前只有一小部分觀眾已經訂閱。
相關問題與答案
今天影片的主題是什麼？
今天的影片是關於OpenAI發布的一個可以在本地運行的開源模型。
OpenAI已經發布了哪些模型？
OpenAI 發布了兩個模型：一個是 1200 億參數的模型，另一個是 200 億參數的模型。
為什麼講者選擇安裝200億模型而不是1200億模型呢？
主持人正在安裝20億模型，因為120億模型需要一個H100 GPU，而他們沒有這個設備。
演講者擁有什麼顯示卡？
演示者擁有一個4070 Super，該顯示卡擁有12 GB的視頻內存。
你怎麼可以安裝這個模型？
您可以通過 Olama 安裝該模型，無論是使用 Olama 應用程序還是您最喜愛的終端。
在安裝模型之前，您應該檢查哪些事項？
您應該確保在安裝模型之前安裝最新版本的 Olama。
在運行模型時，預期的負載分佈是什麼？
模型負載預計將會分配，其中大部分負載將會在CPU上，因為主持人的GPU沒有足夠的顯示記憶體。
在影片中給予模型的示例任務是什麼？
給模型的範例任務是用 Python 寫一個簡單的井字遊戲。
運行本地模型對於企業有什麼優勢？
本地模型使企業能夠保持對其數據的安全性和控制力，因為許多企業不信任離岸模型。
發表者對於訂閱者的目標是什麼？
主持人正在努力達到20,000名訂閱者。
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