@groman43 to ma mało wspólnego z Bootcampem. Na AI Devs wybierają się głównie zaawansowani programiści, a nie osoby chcące wejść na rynek pracy, czy uczące się programowania. Jest to 5-6 tygodniowe szkolenie podnoszące skilla związanego z automatyzacją, LLM-ami, bazami wektorowymi itp. Tylko na początku jakiegoś skilla wypada posiadać 

@Endrevoir cos musiał ci pokręcić w kolejności, miałem podobnie, chociaż ja miałem trochę inny sposób

no nic, zabawa trwa dalej XD

@dolitd dzięki, widziałem. Tyle, że to nie odpowiada na moje pytanie. Po pierwsze - nie robię serwera llm tylko narzędzie na którym między innymi będę pracował z llm. To będzie mój "daily". Po drugie z tego mogę wyekstrahować listę części do zamówienia, nie gotowy komputer. Wiem, że zwykle z części jest lepszy/szybszy/tańszy niż gotowy set, ale gotowy set jest, właśnie, gotowy. Nie ma ryzyka pomyłki w doborze, przychodzi, kilkam guzik i jest "gotowy" do pracy. Jestem gotów zapłacić więcej/dostać trochę słabsze parametry za gotowe narzędzie do pracy. Niestety ciężko przekopać się przez konfigurację producentów, sam mak, który ma stosunkowo małą ofertę jest trudny do zdecydowania. Stąd pytam czy może ktoś miał podobną rozterkę. Zwłaszcza, że mój budżet jest mały.

@koszotorobur problem w tym, że nie mogę llm wynieść poza moją sieć bo używam go m.in. do rzeczy związanych z danymi klientów. Gdyby coś się kiedykolwiek wydarzyło mosty mam spalone do końca życia

@mortt - no to chyba już wiesz jaka opcja Ci pozostała.

Jak nie chcesz wydać fortuny to można dostać serwer poleasingowy... no ale karty graficzne to bym proponował brać jednak nowe.

Potem część kasy można odzyskać sprzedając zestaw dalej.

@tmg nie chodzi o trenowanie tylko fine tuning i to miał być tylko dodatek. To trochę różne rzeczy, nie mówiąc już o tym, że tego akurat jedynie chce się nauczyć na ten moment więc bardziej się to opłaca na małym modelu lokalnie bo w razie błędu nie idziesz z torbami a wyniki nie są tak istotne.

Chodziło o uruchamianie modeli i tu ram jest bardzo istotny. Stąd mac wydaje się być strzałem w 10 bo tu tam jest wspólny dla cpu i gpu. Mając maka 128gb ram możesz np. Poświęcić 100gb na gou na odpalenie modelu i nadal masz niemal 30 do normalnego funkcjonowania

@mortt nigdy nie używałem CPU do uruchamiania, tuningu i trenowania LLM. Tylko do preprocessingu. Oczywiście możesz to robić ale będzie Ci wolno szło w porównaniu z GPU. To w takim razie po prostu kup jakiegoś wypasionego markowego PC np. (HP czy Dell), nawkładaj tam szybkiego ramu + dobrą kartę graficzną. Np. coś takiego, ale układania klocków nie unikniesz.

@htcone nie mam zbytnio przykładu w pytonie bo robiłem to w node. Prawda jest taka, że i tak najcięższe zadania dzieją się poza aplikacją.

Zależy co chcesz zrobić ale najbardziej bazowe rozwiązanie to indeksowanie całych plików bez analizowania ich. Wtedy to jest tylko kwestia zrobienia tego co opisałem. Vector z plików zapisać do chromy przy użyciu ollama embedings (longchain ma to wbudowane) a potem wyciągnąć z chromy kolekcję i zrobić chain longchainowy łączący vektor z ollamą i voila. Można czekać na pełny respons albo stresmować. Więcej roboty jest z tym, żeby uploadować pliki albo wskazać ścieżkę i zaindeksować albo żeby napisać klienta do tego niż samo gadanie llm z wektorami