Kimutatások szerint a Kim K2 megjelenése mérföldkő az open source modellek között, felülmúlva az eddig elért teljesítményszinteket tudás, érvelés, kódolás és ügynöki feladatok területén. Egyre több felhasználó kívánja helyileg futtatni, akár alacsonyabb teljesítményű CPU-n vagy GPU-n is. Az oktatóanyag lépésről lépésre kalauzol végig a folyamaton, különös figyelmet fordítva a rendszerkövetelményekre.
Megismerhetjük a különböző modellek méreteit, RAM- és VRAM-igényüket, valamint azt, miként oldható meg a szükséges hardverkonfigurációk hiánya hatékonyan, például a llama.cpp alkalmazásával. Szó esik a teljesítményről, a válaszidőről, és arról, milyen kompromisszumokat rejt magában egyes kvantált modellek használata CPU-n és GPU-n egyaránt.
A letöltési és telepítési lépésektől kezdve a Hugging Face bejelentkezésen, a modellverziók letöltésén át, egészen a tényleges futtatásig, minden lépést bemutat a szerző. Érdekes kérdéseket vet fel a memóriahasználat, a diszkhely, valamint a teljesítmény szempontjából ideális modellek kiválasztása is, és kitér a különböző alternatívákra kezdők és haladók számára.
Röviden szóba kerül az Agent alkalmazás, valamint az olcsó GPU-bérlés lehetősége is, ami újabb alternatívákat kínálhat azok számára, akik helyben vagy felhőben kísérleteznének hasonló modellekkel.
