Ebben a videóban bemutatjuk, hogyan lehet a Kimi K2.5 mesterséges intelligencia modellt helyileg futtatni egy Apple Silicon alapú Mac Studio klaszteren, amelynek összmemóriája jelentős, ám még így is kihívást jelent egy 658 GB-os modell betöltése. Felmerülnek az optimális hardverkonfigurációval, memóriahasználattal és elosztott számítási erőforrásokkal kapcsolatos kérdések.
Különös hangsúlyt kapnak a különböző eszközök közti kommunikációs lehetőségek, mint az RDMA technológia Thunderbolton keresztül, amely lehetővé teszi a gépek közötti gyors adatcserét és a GPU erőforrások maximális kihasználását. A skálázásból, több gép együttes futtatásából adódó előnyöket is szemléltetjük, összehasonlítva különféle modellek betöltési és futási sebességeit.
Felhívjuk a figyelmet a gyakorlati beállítási lépésekre, például hogyan kell létrehozni és konfigurálni Python környezeteket, modelleket telepíteni, gépeket klaszterbe kapcsolni és szervert indítani. A videó kitér továbbá a digitális forenzika iránt érdeklődők számára hasznos online tananyagokra, valamint a modell betöltésének és hálózati konfigurációjának buktatóira.
Megjelennek összehasonlítások más népszerű modellekkel, mint például a GLM 4.7 vagy a Quinn 34B, és azok paramétereire, sebességére, valamint a fejlesztői környezetekre (pl. VS Code, Open Code) vonatkozó kérdések is előkerülnek. Vajon mennyire használhatóak ezek a modellek különböző környezetekben? Milyen kompromisszumokat kell vállalni a teljesítmény érdekében? Ezek mind olyan témák, amelyeket a videó izgalmasan vezet fel.
