Ebben a technikai mélymerülésben a szerző bemutatja, hogyan fejlesztette tovább mesterséges intelligencia klaszterét a hardver- és hálózati elemek optimalizálásával. Kiemeli, hogy a fő motiváció a gépek egyesítése, hogy együtt nagyobb memória álljon rendelkezésre, így akár egybillió paraméteres modellek, mint a Kimmy K2 is futtathatók legyenek.
Részletesen kitér arra, milyen hálózati kihívásokkal találkozott, például a sávszélesség szűk keresztmetszetével, és miként lehet különféle PCIe hálózati kártyák cseréjével vagy bővítésével javítani ezen. Felmerülnek különböző konfigurációk – hub and spoke, ring, full mesh -, amelyekkel a klaszterek kommunikációját szervezni lehet.
Felvetődik a kérdés, hogy mikor éri meg valójában klasztert használni: kis modelleknél inkább hátrány a hálózati többlet, de hatalmas modelleknél, amelyek már önálló gépen nem férnek el, kulcsfontosságú az együttműködő rendszer. Szó esik a szoftveres rétegről is: különböző backend futtatási lehetőségek (Llama CPP vagy VLM), és azok hatékonysága, különösen párhuzamos feladatvégzés alatt.
A szerző tapasztalatait keresztezve más szakemberek, mint Jeff Geerling vagy Donato Capella tapasztalataival, elgondolkodtatóvá válik, vajon hol a határa a házilag épített AI rendszerek optimalizálásának. A videó egyben betekintést nyújt abba is, hogyan lehet a merev AI-chat funkciókon túl tényleges kódgeneráló vagy többügynökös rendszereket futtatni egy ilyen klaszteren.
