안녕하세요, AI 애호가 여러분! 오늘은 14인치 MacBook Pro M4 Pro 랩탑에 48GB의 RAM과 함께 Lambda 3.1, Lambda 3.2, MISTOL, Gemini, Gemini 2, Quartz 2.5의 성능을 살펴보겠습니다. 우선, 모든 모델의 크기는 약 5.4GB로 랩탑 성능에 큰 부담을 주지 않습니다. 이번 실험의 목표는 이러한 모델이 랩탑에서 얼마나 빠르게 실행되는지 확인하고, 다음과 같은 프롬프트를 사용하여 스토리를 생성하는 데 적합한지 알아보는 것입니다. "[책 작가가 되어] 프랑스어에서 영어로 번역하는 존의 직업을 AI가 빼앗은 이야기를 500단어 분량으로 쓰세요. AI가 존의 업무의 95%를 맡아 근무가 끝난 후 존은 안나라는 아내의 위로에도 불구하고 직업 상실의 충격에서 벗어나지 못하는 이야기여야 합니다." 다양한 모델을 실행한 결과 다음과 같았습니다.…

1. BitNet: 강력한 LLM을 기기로 가져오다 BitNet은 복잡한 대규모 언어 모델(LLM)을 초고속으로 실행할 수 있는 공식 추론 프레임워크입니다. 디바이스의 전력 소비를 크게 줄이는 동시에 속도를 극대화합니다. 2. C1: 비밀스럽고 강력한 지식 기반 C1은 개인적인 위키피디아와 유사한 개인 지식 관리 소프트웨어입니다. 사용자의 데이터를 보호하는 데 중점을 두고 있으며 쉽게 탐색할 수 있는 연결된 노트 네트워크를 만듭니다. 3. Suria: 문서의 힘을 풀어주는 고급 OCR Suria는 90개 이상의 언어를 지원하는 강력한 OCR 툴킷입니다. 문서의 레이아웃을 이해하고 정확한 인식을 위해 테이블, 이미지, 머리글, 바닥글 등의 구조적 요소를 식별합니다. 4. VM: 모든 사람을 위한 강력한 언어 모델 VM은 휴대기기나 노트북에서도 LLM을 사용할 수…

**소개** 안녕하세요, 여러분. 저희 채널에 오신 것을 환영합니다. 오늘 부분에서는 다시 흥미로운 동영상을 공유해 드리겠습니다. 이 영상에서는 메타에서 멀티모달 모델로 출시한 Llama 3.2를 살펴보겠습니다. Llama 3.2는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 처리할 수 있죠. **Rag 파이프라인 구성** Rag 파이프라인을 사용하려면 다음과 같은 패키지를 설치해야 합니다. Llama index Llama index Gro 라이브러리 Dra 라이브러리 Hugging Face Embeddings Sentence Splitter Lo Client 패키지를 설치하고 라이브러리를 가져온 후에 API 키를 설정해야…

SWAMP: 오픈AI 모델을 사용한 멀티에이전트 시스템 구축 오픈AI에서 출시한 SWAMP는 경량의 멀티에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이 프레임워크를 통해 오픈AI 모델을 사용하여 멀티에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. SWAMP는 추상화 수준이 매우 낮아 다른 멀티에이전트 프레임워크에 비해 구현이 간단합니다. Hugging Face에서 제공하는 멀티에이전트 프레임워크인 Transformers Agents 2.0과 비슷하지만 SWAMP는 현재 사용 빈도가 낮은 편입니다. 다만, SWAMP는 오픈AI에서 공식적으로 제공하는 제품이 아니라는 점에 유의하세요. SWAMP의 두 가지 주요 개념은 핸드오프와 루틴입니다. 루틴은 에이전트로 생각할 수 있고, 핸드오프는 에이전트 간에 실행을 전달하는 것입니다. SWAMP 사용 방법 SWAMP를 사용하는 것은 간단합니다. 먼저 오케스트레이션 프레임워크인 SWAMP를 임포트하고 에이전트를 임포트해야 합니다. 에이전트는…