Egy lelkes mérnök bemutatja, hogyan épített egy privát AI mini-klasztert Framework Desktop alaplapokból, külön erre tervezett mini-rackben elhelyezve. Az ötlet születésétől kezdve követhetjük végig, hogyan fonódik össze az új AMD processzor által kínált teljesítmény és memóriahasználat az AI és számítási felhasználásokkal.
Érdekes kérdéseket vet fel az AI-klaszterek otthoni összeállítása kapcsán: mennyire kiforrottak az ehhez szükséges szoftveres eszközök? Hogyan birkóznak meg az egyedi AMD chipek a nyílt forrású AI-keretrendszerekkel? Megismerjük, milyen nehézségeket rejt a klaszterek összeállítása, különösen amikor az egyes node-ok közötti nagy sebességű kapcsolat létrehozása a cél.
A hardveres építkezés során szó esik a Mini-ITX formátumú fő panelek szereléséről, a hűtési megoldásokról és a mini-rack sajátosságairól. Kipróbál többféle hálózati elrendezést, összeveti a kis klaszter teljesítményét egy nagyobb munkaállomással, sőt, még szuperszámítógépes mércén is értékeli az eredményeket. A videó jelentős hangsúlyt fektet az AI-modellek klaszterben való futtatásának szoftveres buktatóira, például a főként fejlesztés alatt álló Llama.cpp és Exo rendszerek problémáira.
Felmerül a kérdés: van-e értelme otthoni körülmények között AI-klasztert építeni? Megéri-e az idő és pénzbefektetés egy ilyen rendszerbe, vagy jobb, ha egy nagyobb teljesítményű gépen próbáljuk futtatni a nagy nyelvi modelleket? A válaszokat a nézőnek kell megkeresnie – a bemutatott tapasztalatok alapján több lehetséges út is kínálkozik.
