Hardwarevereisten voor probleemloos gebruik van Ollama

Informatic Digital » Middelen » Hardwarevereisten voor probleemloos gebruik van Ollama

Als je overweegt om kunstmatige intelligentiemodellen op je eigen computer te draaien, kom je vroeg of laat Ollama tegen. En dat is precies waar de grote vraag opduikt: Welke hardwarevereisten heb ik nodig om de modellen soepel en zonder haperingen te laten draaien? Het is niet voldoende dat ze opstarten; de sleutel is dat ze dagelijks comfortabel te gebruiken zijn en dat je weet hoe ze werken. soorten computerhardware.

In dit artikel zullen we dit onderwerp in detail bekijken. Wat doet Ollama precies, wat zijn de vereisten voor de verschillende modellen (7B, 13B, 70B, enz.), welke invloed hebben de CPU, GPU, RAM en schijf op de prestaties, en welke configuraties zijn geschikt voor uw situatie?Of je nu een simpele tekstassistent wilt of van plan bent om monsters zoals Llama 3 te besturen met tientallen miljarden parameters, of om modellen voor beeldherkenning en OCR te ontwikkelen.

Wat is Ollama en waarom maakt de hardware zo'n verschil?

Ollama is in wezen... een client voor taalmodellen waarmee LLM's lokaal kunnen worden uitgevoerd Op je eigen computer, zonder afhankelijk te zijn van de cloud. Het maakt gebruik van engines zoals lama.cpp om de inferentie uit te voeren en alle complexiteit te verpakken in een eenvoudige tool, met CLI en REST API, en tevens om concepten te begrijpen van de kunstmatige neurale netwerken Wie zitten er achter de modellen?

De rol ervan is om het "commandocentrum" te zijn van waaruit Je kunt modellen zoals Llama 3, Mistral, Gemma, Phi, Qwen, DeepSeek of multimodale modellen zoals Llava downloaden, beheren en uitvoeren.Het mooie ervan is dat je ze volledig offline kunt gebruiken, waardoor je gegevens thuis blijven en je niet voor elk token hoeft te betalen, zoals bij cloud-API's het geval is.

Hoewel Ollama zelf licht van gewicht is en niet veeleisend, De modellen die het gebruikt, vergen inderdaad veel resources.Elk LLM-model bestaat uit miljoenen of miljarden parameters, wat zich vertaalt in gigabytes aan geheugen en opslagruimte, en een zware belasting voor de CPU en, indien aanwezig, de GPU.

Daarom, wanneer iemand een groot model (bijvoorbeeld een 70B Llama) probeert uit te voeren op een computer met een krachtige CPU, maar een aparte GPU en net genoeg RAM, Het resultaat is meestal dat "het werkt, het werkt", maar het is zo traag dat het praktisch nutteloos is.De sleutel is om de juiste balans te vinden tussen CPU, GPU, RAM, schijf en modeltype.

Soorten modellen in Ollama en hoe deze de vereisten beïnvloeden

In de bibliotheek van Ollama vindt u modellen geordend per familie en formaat: 1B, 2B, 4B, 7B, 13B, 30B, 65B, 70B, 405B…Dat getal (B staat voor miljarden) geeft het geschatte aantal parameters aan en is een van de factoren die de benodigde hardware het meest bepalen.

We kunnen ze in het algemeen groeperen in vier categorieënDit helpt enorm bij het inschatten welke machine je nodig hebt om vertrouwd te raken met elke groep modellen en kwantificaties:

• Mini-modellen (270M – 4B): ontworpen voor bescheiden apparaten (eenvoudige laptops, zelfs sommige mobiele telefoons of mini-pc's). Snel, maar met minder redeneervermogen.
• Kleine modellen (4B – 14B): ideaal als evenwichtige “binnenlandse” modellenGeschikt voor algemene gesprekken, kantoortaken, lichte programmeerhulp, enz.
• Middelgrote modellen (14B – 70B)Ze spelen al in een andere competitie; Ze hebben krachtige hardware nodig., voldoende RAM-geheugen en, indien mogelijk, een grafische kaart met veel VRAM.
• Grote modellen (> 70B)Het zijn beesten die ontworpen zijn voor zeer serieuze infrastructuren (Hoogwaardige GPU's, meerdere grafische kaarten, dedicated servers, goed benutte high-end Macs, enz.).

Naast de grootte spelen ook andere factoren een rol. kwantiseringIn Ollamama zie je achtervoegsels zoals q4_K_M, q5_1, q3_K_S, q8_0, f16enz. Deze formaten geven aan Hoe samengedrukt zijn de gewichten? van het model:

• FP16 / FP32 (f16, f32): nauwelijks samengeperst, topkwaliteit, maar een enorm geheugenverbruik.Een 7B in FP16 kan tot meer dan 20 GB VRAM gaan.
• Q4 (q4_0, q4_K_M…): 4-bits kwantisering, grote volumeverkleining met een matige impact op de kwaliteit.Dat is meestal de ideale situatie.
• Q3, Q2 (q3_K_S, q2_K…): agressievere kwantiseringen, zeer klein formaat in ruil voor een gering verlies aan precisieBruikbaar op hardware met zeer beperkte mogelijkheden.
• K5, K6, K8: tussenstappen tussen sterke compressie en FP16; Hogere kwaliteit, hogere consumptie.

Het praktische gevolg is duidelijk: Hetzelfde 7B-model kan ongeveer 26 GB in beslag nemen in FP16 of ongeveer 4 GB in Q4.Dit vertaalt zich direct naar de benodigde GPU VRAM en de hoeveelheid RAM die de belasting moet kunnen dragen.

Minimale en aanbevolen hardwarevereisten voor Ollama op het lokale netwerk.

Als je je afvraagt ​​of je computer Ollama aankan, is het antwoord meestal ja; de vraag is eerder of je computer Ollama wel aankan. Welk model kunt u gemakkelijk gebruiken?We zullen het per component bekijken: RAM, CPU, GPU en schijf, met realistische aanbevelingen gebaseerd op praktijkervaring en documentatie uit diverse gespecialiseerde handleidingen.

RAM: de ultieme kritieke bron

RAM is de eerste knelpunt Als we het hebben over lokale LLM-programma's, kunnen we over het algemeen de volgende bereiken in overweging nemen:

• 8 GB RAM-geheugen: de praktische basis. Het maakt kleine modellen mogelijk (1B, 3B, een sterk gekwantiseerde variant van 7B).Je zult echter wel beperkingen ondervinden, vooral als het systeem en de browser al veel geheugen gebruiken. De kans is groot dat alles wat trager en met meer vertraging zal werken.
• 16 GB RAM-geheugen: de redelijke norm van vandaag. Ideaal voor 7B- en zelfs 13B-modellen die in Q4 zijn gekwantiseerd.Vooral als je GPU's gebruikt. Je kunt met complexe chats werken zonder dat het systeem trager wordt.
• 32 GB RAM of meerAanbevolen als je wilt middelgrote modellen (30B, 40B, 70B) Of voer complexere taken uit, zoals zeer lange contexten, meerdere modellen parallel, servers voor meerdere gebruikers of grafische tools van het type Open WebUI op Ollama.

Houd er rekening mee dat het RAM-geheugen niet alleen door het model wordt bepaald: Het besturingssysteem, de browser, de IDE, Docker, OpenWebUI, enzovoort, zijn er ook van afhankelijk.Als u in specifieke situaties geheugen wilt vrijmaken, kunt u leren hoe u dat doet. het RAM-verbruik verminderen in applicaties zoals de browser. Als je intensief gebruik verwacht, is 16 GB momenteel het "minimale comfortabele" en begint 32 GB echt ruim voldoende te zijn.

CPU: Moderne instructies en aantal cores

Ollama kan op een CPU alleen draaien, maar de ervaring verschilt sterk afhankelijk van de processor. Meer dan het aantal cores, Het is belangrijk om ondersteuning te hebben voor geavanceerde instructiesets zoals AVX2 en, nog beter, AVX-512., die matrix- en vectorbewerkingen versnellen die veelvuldig worden gebruikt in LLM's.

een redelijke begeleiding zou:

• Minimaal aanvaardbaarEen moderne quad-core CPU (bijvoorbeeld een Intel i5 van de nieuwste generatie of een gelijkwaardige Ryzen-processor) met AVX2-ondersteuning. Hiermee kunt u Voer 7B-modellen geduldig uit, vooral als ze goed gekwantiseerd zijn..
• Recomendado: nieuwste processortype Intel 11e generatie of nieuwer of AMD Zen4met 8 kernen of meer en waar mogelijk AVX-512-ondersteuning. Zo krijgt u Verbeterde reactietijden en minder knelpunten, zelfs met GPU's..

Als het uw bedoeling is om zeer grote modellen te gebruiken (bijvoorbeeld een Llama 3 van 70B met een bescheiden CPU en GPU), De CPU zal het zwaar te verduren krijgen en je zult merken dat de tijd die nodig is om tokens te genereren erg lang is.In deze gevallen is het verstandigst om te kiezen voor kleinere modellen of te investeren in een geschikte GPU.

GPU en VRAM: wanneer is het essentieel en hoeveel heb je nodig?

De GPU is niet verplicht, maar het markeert wel een keerpunt. Een degelijke GPU met voldoende VRAM kan een trage ervaring omzetten in iets dat perfect bruikbaar is., vooral met 7B tot 13B en gekwantiseerde modellen.

Als zeer nuttig naslagwerkVoor gekwantiseerde modellen (ongeveer Q4) kan men zoiets als dit schatten:

• 7B → ~4 GB VRAM
• 13B → ~8 GB VRAM
• 30B → ~16 GB VRAM
• 65-70B → ~32 GB VRAM

Dit zijn benaderende waarden, maar ze maken wel duidelijk dat Een GPU van het type RTX 2060 SUPER met 8 GB VRAM is meer dan voldoende voor 7B en kan 13B aan, maar schiet tekort voor 70B. Zelfs met een i9-processor en 64 GB RAM zal het systeem een ​​groot deel van de belasting moeten verdelen tussen het RAM-geheugen en de CPU, waardoor de latentie enorm zal toenemen.

In praktische termen:

• met 4-6 GB VRAM: focus op goed gekwantificeerde 7B-modellenZe zijn zeer geschikt voor chatten, schrijven en algemene taken.
• met 8-12 GB VRAMJe kunt comfortabel werken met 7B en 13B En zelfs een 30B als je bereid bent om wat langzamer te rijden.
• met 20-24 GB VRAMJe betreedt nu het terrein van 30B-40B modellen met aanzienlijke waardigheidEn een aantal sterk gekwantiseerde 70B-bestanden, vooral als je dat ondersteunt met goed RAM-geheugen.
• met 32 GB VRAM of meer: is wanneer 70 miljard begint er ineens heel redelijk uit te zien. Voor interactief gebruik, mits de rest van het team meedoet.

Voor een OCR-model of andere speciale modellen (bijv. beeldherkenning), Een GPU met 20-24 GB VRAM vormt een zeer solide basis voor soepele prestaties.Vooral als het model tientallen miljarden parameters bevat. Voor lichtere (2B-7B) OCR- of beeldverwerkingsvarianten zou 8-12 GB ruim voldoende zijn.

Schijfopslag: hoeveel ruimte nemen de modellen in beslag?

Wat betreft schijfruimte: de Ollama-applicatie zelf neemt zeer weinig ruimte in beslag; de modellen nemen echt veel ruimte in beslag. In een basis- of testomgeving zijn een paar modellen voldoende. 50 GBMaar als je eenmaal begint met het verzamelen van modellen, loopt het al snel uit de hand.

Als grove richtlijn voor gekwantiseerde modellen:

• Kleine modellen (1B-4B) → rondom 2 GB per model.
• Middelgrote modellen (7B-13B) → normaal 4-8 GB per model, afhankelijk van de kwantificering.
• Grote modellen (30B-70B) → gemakkelijk 16-40 GB een ieder
• Zeer grote modellen (> 100B) → kan overschrijden 200 GB per model en in sommige extreme gevallen zelfs meer dan terabytes.

Het ideaal is om te gebruiken Snelle SSD (NVMe indien mogelijk) om het laden van het initiële model te versnellen. Daarnaast biedt Ollama de mogelijkheid om... Wijzig het pad waar de modellen worden opgeslagen. met behulp van de omgevingsvariabele OVEN_MODELLENZo kunt u een grote secundaire schijf gebruiken en de primaire schijf minder vol laten staan; voor meer informatie over ruimte en schijftypen, zie de handleiding voor opslaghardware.

Specifieke vereisten voor het uitvoeren van specifieke modellen met Ollama

Hoewel elk model zijn eigen nuances heeft, kunnen er binnen het huidige ecosysteem van Ollama enkele [kansen] ontstaan. duidelijke richtlijnen Voor typische gebruikscategorieën: algemene chat, codering, beeldverwerking/OCR-modellen en gigantische 70B-type modellen.

Algemene chattemplates (Llama, Mistral, Gemma, Qwen…)

Voor typisch "lokaal ChatGPT"-gebruik met modellen zoals Lama 3.x 7B/8B, Mistral 7B, Gemma 2B/7B of middelgrote QwenWat vandaag de dag redelijk zou zijn, is zoiets als dit:

• Minimum aanbevolen:
  • Moderne quad-core CPU met AVX2.
  • 16 GB RAM-geheugen.
  • Geen GPU of een basis-GPU met 4-6 GB VRAM.
  • Minimaal 50 GB SSD voor het systeem + één of twee modellen.
• Optimale configuratie voor voldoende hoofdruimte met 7B-13B:
  • CPU met 8 of meer kernen (moderne i7/i9 of Ryzen 7/9).
  • 32 GB RAM-geheugen als je veel dingen open wilt houden.
  • GPU met 8-12 GB VRAM (RTX 3060/3070 of equivalent, AMD RX 6700 of hoger, of een Mac met een goed benut M1/M2/M3-geheugen).
  • Een SSD van 1 TB is aan te raden als je van plan bent modellen te verzamelen.

In deze scenario's, De 7B-modellen met Q4_K_M- of Q5_K_M-kwantisatie werken erg goed. en bieden meer dan voldoende kwaliteit voor persoonlijk gebruik, technische documentatie, studietaken of schrijfbegeleiding.

Codeermodellen (DeepSeek, CodeLlama, Code-georiënteerde Phi)

Modellen die gespecialiseerd zijn in programmeren hebben doorgaans behoeften vergelijkbaar met die van algemene chatrooms van dezelfde grootteMaar het is raadzaam om iets meer marge aan te houden. RAM en VRAM zijn noodzakelijk als je ze wilt gebruiken in combinatie met een zware IDE en veel open projecten..

Bijvoorbeeld om zoiets te gebruiken als DeepSeek-Coder van 7B-8B of CodeLlama van vergelijkbare grootte onder bepaalde omstandighedenEen zeer redelijke combinatie zou zijn:

• CPU moderne processoren met 6-8 kernen.
• 32 GB RAM-geheugen als je met meerdere tools tegelijk werkt (IDE, browser met tabbladen, Docker, enz.).
• GPU met minimaal 8 GB VRAM om het model soepel te verplaatsen.

Het werkt ook op minder krachtige hardware, maar dat zul je merken. Langere reactietijden bij het genereren van lange stukken code of complexe analyses.Voor compacte modellen, type Phi-4 Mini De vereisten zijn veel lager en ze presteren goed, zelfs op systemen met 16 GB en een lichte grafische kaart.

Visie- en OCR-modellen (Legenda, OCR-modellen, multimodaal)

Modellen met beeldverwerkingsmogelijkheden (visie/OCR) zoals Lava De multimodale varianten van Llama 3.x, evenals specifieke OCR-modellen, voegen een extra laag complexiteit toe. Op hardwareniveau, Ze benaderen de vereisten van een tekstmodel van dezelfde omvang, maar profiteren meer van het gebruik van GPU's..

Als we het hebben over een middelgroot OCR-model (laten we zeggen in de 7B-13B-reeks) en je wilt het gemakkelijk lokaal gebruiken voor het herkennen van documenten, gescande afbeeldingen, enz., Het is verstandig om voor te stellen zoiets als:

• GPU met 20-24 GB VRAM Of het nu gaat om een ​​zeer groot model of om de wens om vrijwel alle verwerking op de grafische kaart te laten plaatsvinden.
• GPU met 8-12 GB VRAM Als je kiest voor lichtere en goed gekwantiseerde varianten, blijft het goed werken zolang je de afbeeldingsgrootte of gigantische contexten niet overdrijft.
• Minimaal 16 GB RAM, hoewel 32 GB een zeer comfortabele marge biedt voor intensief gebruik.
• moderne CPU, zodat deze geen knelpunt vormt wanneer de GPU zwaar belast wordt.

Het directe antwoord op de veelgestelde vraag "kan ik een OCR-model uitvoeren op een GPU met 20-24 GB VRAM?" is dat Ja, het is een uitstekend assortiment voor middelgrote tot grote OCR-modellen in Ollama.mits je voldoende RAM en een fatsoenlijke processor hebt.

Gigantische modellen (Llama 3:70B en vergelijkbare modellen)

Ik probeer een Oproep 3 van 70B met een zeer krachtige CPU (bijvoorbeeld een i9 van de 11e generatie) en 64 GB RAM, maar een grafische kaart zoals een 8 GB RTX 2060 SUPER. Het is een perfect voorbeeld van "ja, maar nee". Het model laadt uiteindelijk misschien wel, maar:

• Een deel van het model past niet in het VRAM en is sterk afhankelijk van het RAM-geheugen.
• De CPU moet een groot deel van het inferentiewerk op zich nemen.
• De tijd per token loopt enorm op en de ervaring wordt praktisch onbruikbaar..

Om een ​​70B zinvol te maken in een thuisomgeving of semi-professionele omgeving, je hebt minimaal nodigZoiets als dit:

• 32 GB RAM als basis, 64 GB als je extra geheugen wilt..
• GPU met minimaal 24-32 GB VRAM om het grootste deel van het model te laden met een redelijke kwantisering (Q4_K_M of iets dergelijks).
• Krachtige high-end CPU met 8-16 kernen.

Als u niet aan deze cijfers voldoet, Het is veel praktischer om goed gekwantiseerde 7B-13B-modellen te gebruiken. Of, als je echt 70B nodig hebt voor een goede kwaliteit, overweeg dan een gespecialiseerde server (lokaal of in de cloud), een zeer krachtige Mac of meerdere GPU's die parallel werken.

Vereisten voor het installeren van Ollama op een VPS of server

Een andere veelvoorkomende optie is om Ollama te monteren in een VPS of dedicated server en deze te gebruiken via een API of webinterface (bijvoorbeeld met Open WebUI). Dit betreft niet alleen resources, maar ook het besturingssysteem en de machtigingen.

In handleidingen van providers zoals Hostinger De volgende minimumwaarden worden aanbevolen. voor een VPS die specifiek is ontworpen voor Ollama:

• RAM: minimaal 16 GB zodat kleine/middelgrote modellen het systeem niet overbelasten.
• CPU: 4-8 vCoresafhankelijk van de grootte van de modellen en het aantal gelijktijdige gebruikers.
• Opslag: minimaal 12 GBIn de praktijk is het echter raadzaam om een ​​grotere opslagcapaciteit te kiezen (50-100 GB) als je meerdere modellen wilt uitproberen.
• Sistema operativo: bovenal Linux, met voorkeur voor Ubuntu 22.04 of hoger, of een recente stabiele versie van Debian..
• Root-toegang of sudo-rechten om afhankelijkheden te installeren, systemd te configureren, enz.

Als uw VPS een NVIDIA GPU bevat, moet u het volgende doen: Installeer en configureer CUDA of de NVIDIA Container Toolkit. Als je Docker gebruikt. Bij AMD wordt ROCm doorgaans gebruikt op Linux en de bijbehorende Adrenalin-stuurprogramma's op Windows. In omgevingen zonder GPU zal de server afhankelijk zijn van de CPU en het RAM-geheugen, dus bezuinig daar niet op; je kunt de server ook op afstand beheren met externe bureaubladverbinding als je een grafische interface nodig hebt.

Specifieke hardwarescenario's en welke modellen te gebruiken

Om ervoor te zorgen dat het bovenstaande niet louter theoretisch blijft, kan het nuttig zijn om naar enkele typische hardwarecombinaties te kijken. welke modellen het beste passen bij elk geval met behulp van Ollama.

Een bescheiden desktopcomputer of een middelgrote laptop.

Laten we een typisch team eens bekijken.:

• i5- of Ryzen 5-processor van een paar jaar geleden (4-6 kernen).
• 16 GB RAM-geheugen.
• Geïntegreerde of aparte GPU van 4 GB.
• 512 GB SSD.

In dit scenario is het verstandig om te streven naar:

• Gekwantiseerde 1B-3B-modellen (Gemma 2B, Phi-4 Mini, Llama 3.x 1B) voor maximale vloeiendheid.
• 7B-modellen in het vierde kwartaal als u een iets langere reactietijd accepteert.
• Gebruik Ollama via de terminal en, als je een webinterface wilt, open WebUI dan voorzichtig om het RAM-geheugen niet te overbelasten.

Je kunt gebruikmaken van je lokale tekstassistent, samenvattingen maken, analyses uitvoeren en lichte programmeertaken verrichten, maar Het is niet de ideale omgeving voor modellen van de 13B en hoger..

Middel- tot hoogwaardige apparatuur gericht op lokale AI

Hier hebben we het over een pc-type.:

• Moderne i7/i9 of Ryzen 7/9 CPU, 8-16 kernen.
• 32 GB RAM-geheugen.
• GPU met 12-24 GB VRAM (RTX 4070/4080, 3090, 4090, AMD-equivalenten of vergelijkbaar).
• 1-2 TB SSD.

Deze configuratie vergroot de mogelijkheden aanzienlijk.:

• Modellen 7B-13B in Q4/Q5 Voor chatten, coderen, data-analyse… met zeer goede reactietijden.
• 30B-modellen en wat 70B gekwantiseerd als je een iets langere latentie voor lief neemt.
• Modellen van visie/OCR middelgrote bedrijven die de GPU intensief gebruiken.

Het is het type machine dat je zelf in elkaar kunt zetten. Een serieuze lokale AI-omgeving met meerdere modellen, een webinterface, REST API-integratie en een professionele workflow. zonder afhankelijk te zijn van externe diensten.

"Beast" server of werkstation

In de top Er zijn omgevingen met:

• Meerdere GPU's met elk 24-48 GB VRAM, of één krachtige GPU.
• 64-128 GB RAM.
• CPU's met veel kernen, zoals recente Threadripper- of Xeon-modellen.

Dit is waar Gigantische modellen (>70 miljard, MoE, veel visuele complexiteit, enz.) beginnen realistisch te worden. zelfs met meerdere gelijktijdige gebruikers of complexe integraties. Het is uiteraard een kostbaar scenario, maar het biedt ook mogelijkheden die vergelijkbaar zijn met sommige commerciële API's, met volledige controle over de gegevens binnen uw eigen infrastructuur.

Praktische tips om het meeste uit uw Ollama-hardware te halen

Naast het simpelweg kopen van meer RAM of een betere GPU, zijn er verschillende praktijken die Ze helpen je om het maximale uit je bestaande middelen te halen en verrassingen te voorkomen bij het draaien van grote modellen. met Ollama.

Om te beginnen is het raadzaam Kies het juiste model op basis van het gebruik.Het heeft geen zin om een ​​70B te gebruiken voor het schrijven van simpele e-mails als een goed afgestelde 7B perfect volstaat. Evenzo is een 30B niet zinvol als je GPU slechts 6 GB VRAM heeft; een 7B zal in het vierde kwartaal een betere keuze zijn.

Een andere belangrijke maatregel is spelen met de uitvoeringsparameters (temperatuur, num_ctx, num_predict, enz.), hetzij in het modelbestand of via CLI/API. Gebruikmakend van belachelijk grote contexten (num_ctx van 32k of meer) met weinig RAM of VRAM zal het hele systeem vertragen zonder in veel gevallen veel bij te dragen.

Het is ook raadzaam controleren welke modellen geladen zijn en op welke processor. gebruik ollama psDaar zie je of het model daadwerkelijk op de GPU of CPU draait, en hoe groot het geladen is. Pas de variabele aan. OLLAMA_KEEP_ALIVE Het helpt modellen om geheugen vrij te maken wanneer het niet in gebruik is, waardoor resources vrijkomen.

Onthoud dat ten slotte Kwantisatie is je bondgenoot.Door in FP16 Q4_K_M- of Q5_K_M-varianten van een origineel model te maken, kunt u profiteren van veel bescheidener hardware met een kwaliteitsverlies dat in de praktijk vaak nauwelijks merkbaar is.

Na het hele plaatje te hebben bekeken, is de meest duidelijke conclusie dat Ollama is niet het lastige onderdeel, de modellen wel.Door te begrijpen hoe grootte, kwantisering, RAM en VRAM zich tot elkaar verhouden, kunt u de juiste hardware- en LLM-combinatie voor uw behoeften kiezen: van een laptop met 16 GB waarop een lichtgewicht 7B draait tot een werkstation met een GPU van 24 GB die robuuste beeldherkenning en OCR-modellen aankan. Door uw verwachtingen en parameters zorgvuldig af te stemmen, is het perfect mogelijk om een ​​krachtige, eigen AI op uw eigen computer te draaien zonder maandelijkse kosten.