**Ausführen großer Sprachmodelle leicht gemacht mit Hyperstack**
*Einführung*
Wir haben alle von den unglaublich großen Sprachmodellen wie Llama 270b und Gemini Ultra gehört, aber der lokale Zugriff auf diese Modelle und ihre Ausführung kann aufgrund der erforderlichen immensen Rechenressourcen eine Herausforderung sein. Es gibt jedoch eine Lösung – Hyperstack. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Hyperstack, ein Cloud-GPU-Dienst, die Ausführung beliebiger großer Sprachmodelle ohne umfangreiche lokale Ressourcen erleichtert.
*Was ist Hyperstack?*
Hyperstack ist ein führender GPU-Cloud-Anbieter, der sich auf GPU-Beschleunigung auf Unternehmensebene spezialisiert hat. Er bietet eine Reihe von Funktionen, darunter die Möglichkeit, große Sprachmodelle einzusetzen, automatisierte Softwarebereitstellung, anpassbare GPU-Setups und optimierte Netzwerke für maximale Effizienz. Als Partner von Nvidia legt Hyperstack Wert auf Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz und bietet bis zu 75% Einsparungen im Vergleich zu herkömmlichen Anbietern.
*Vorteile von Hyperstack für KI*
Hyperstack bietet einen umfassenden GPU-Cloud-Service für KI-Anwendungen. Die Preisstruktur für Cloud-GPUs bietet Zugriff auf die besten GPUs zu einem erschwinglichen Preis und ist damit kostengünstig für den Betrieb großer Rechenressourcen. Egal, ob Sie an KI-, maschinellem Lernen- oder Deep-Learning-Projekten arbeiten, Hyperstack bietet die Leistung und Effizienz, die Sie benötigen. Außerdem empfiehlt das Unternehmen spezifische GPUs für verschiedene KI-Anwendungsfälle, sodass Sie die richtige Hardware für Ihre Anforderungen auswählen können.
*Erste Schritte mit Hyperstack*
Um mit Hyperstack zu beginnen, melden Sie sich einfach an und erstellen Sie ein Konto mit Ihrem Gmail- oder E-Mail-Konto. Sobald Sie Ihr Konto erstellt haben, werden Sie zum Dashboard weitergeleitet. Von dort aus können Sie Ihre virtuellen Maschinen und Volumes verwalten.
*Bereitstellen eines großen Sprachmodells*
Um ein großes Sprachmodell auf Hyperstack bereitzustellen, müssen Sie zunächst eine Umgebung erstellen, in der alle Ihre Ressourcen gespeichert werden. Geben Sie Ihrer Umgebung einen Namen und wählen Sie die gewünschte Region aus. Importieren Sie als Nächstes den öffentlichen Schlüssel Ihres Computers, um den SSH-Zugriff auf Ihre virtuelle Maschine zu ermöglichen. SSH-Schlüssel werden verwendet, um über das Internet eine sichere Verbindung zu einem anderen Computer herzustellen. Sie können entweder Ihren vorhandenen SSH-Schlüssel importieren oder mit Hyperstack ein neues Schlüsselpaar generieren.
*Erstellen einer virtuellen Maschine*
Bevor Sie eine virtuelle Maschine erstellen, müssen Sie unbedingt die Hardwareanforderungen Ihres großen Sprachmodells kennen. Wählen Sie das Modell aus, das Sie bereitstellen möchten, und überprüfen Sie die Spezifikationen für die Rechenleistungsanforderungen. Beispielsweise RAM-Größe und Quant-Methode. Sobald Sie diese Informationen haben, stellen Sie sicher, dass Ihr Guthaben ausreichend ist, da Hyperstack zum Betrieb Credits benötigt.
Um eine virtuelle Maschine zu erstellen, geben Sie einen Namen ein, wählen Sie Ihre Umgebung und die gewünschte Variante (CPU oder GPU). Hyperstack bietet eine Reihe von Optionen, von A100s bis RTX A6000. Wählen Sie ein Image (Windows oder Ubuntu), wählen Sie Ihr Schlüsselpaar und aktivieren Sie die Option für eine öffentliche IP, um den Internetzugang zu ermöglichen. Klicken Sie auf „Bereitstellen“, und Ihre virtuelle Maschine wird erstellt.
*Verbindung zur virtuellen Maschine herstellen*
Um eine Verbindung zu Ihrer virtuellen Maschine herzustellen, kopieren Sie die öffentliche IP und öffnen Sie Ihre Eingabeaufforderung. Geben Sie „ssh“ gefolgt vom Namen der Datei (z. B. „windows@IP“) ein, um die Verbindung herzustellen. Alternativ können Sie die Option „Sicherheitsregeln“ in Hyperstack verwenden, um den Befehl zum Herstellen einer Verbindung zu Ihrer virtuellen Maschine zu kopieren. Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit der Installation fortfahren.
*Installieren des Sprachmodells*
Um das Sprachmodell zu installieren, klonen Sie das von Hyperstack bereitgestellte GitHub-Repository. Verwenden Sie den entsprechenden Befehl für Ihr Betriebssystem und Ihre GPU. Führen Sie nach dem Klonen das Installationsskript aus und wählen Sie Ihren GPU-Anbieter aus. Dadurch wird die Web-Benutzeroberfläche zur Textgenerierung gestartet, mit der Sie Ihr großes Sprachmodell optimieren, trainieren und damit chatten können.
*Abschluss*
Hyperstack ist ein leistungsstarker GPU-Cloud-Dienst, der die Bereitstellung großer Sprachmodelle vereinfacht. Dank seiner optimierten GPU-Leistung und Kosteneffizienz macht Hyperstack die Ausführung rechenintensiver Modelle für jedermann zugänglich. Indem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Schritte befolgen, können Sie mithilfe des Cloud-GPU-Dienstes von Hyperstack problemlos jedes große Sprachmodell bereitstellen und damit interagieren. Entdecken Sie noch heute die Möglichkeiten!
*Denken Sie daran, sich die Links in der Beschreibung anzusehen, um weitere Informationen zu erhalten, und bleiben Sie dran für zukünftige Videos zu GPU-Empfehlungen für verschiedene Sprachmodelle. Abonnieren Sie uns, folgen Sie uns auf Patreon und Twitter und verbreiten Sie positive Stimmung! Vielen Dank fürs Lesen und einen tollen Tag!*
