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**고성능 랩탑에서 LLM 모델 성능 비교: Lambda, Gemini, MISTOL, Quartz**
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…
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Open Source의 힘: GitHub에서 인기 있는 프로젝트 10선###
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.…
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Llama 3.2를 Rag 파이프라인에 통합하는 방법###
**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…
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SWAMP: 오픈AI 모델로 멀티에이전트 시스템 구축하기
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…