"Мастеринг LM-Studio: локальное использование LLMS | OffGrid-AI"

• Обзор функций LM Studio: загрузка и установка, использование домашней страницы, поиск и загрузка моделей, мультимодальные возможности, запуск в режиме API и управление моделями.  

• Введение в канал Off-Grid AI, посвященный локальному искусственному интеллекту.  

• Загрузка LM Studio с веб-страницы.  

• Установка LM Studio на Windows.  

• Открытие LM Studio и обзор интерфейса.  

• Описание основных функций: "Дом", "Поиск", "Чат", "Мультимодель", "Локальный сервер", "Управление моделями".  

• Обзор моделей: Google GEM, Quinn 1.5, Microsoft Research Phi Two, Mistral, Nexus Raven.  

• Два способа поиска моделей: строка поиска на главной странице и вставка URL.  

• Поддержка различных типов моделей: Llama, Mistral, Phi Two, StarCoder Stable LM и другие.  

• Фильтрация моделей по совместимости и ключевым словам.  

• Сортировка моделей по различным параметрам: наиболее популярные, наименее загруженные, самые последние.  

• Обзор квантовых вариантов моделей и их преимуществ.  

• Переход на страницу модели в браузере для получения дополнительной информации.  

• Загрузка моделей и управление ими в LM Studio.  

• DPO означает "прямой вывод предпочтений".  

• Модели с DPO можно найти в строке поиска.  

• Примеры моделей: SFT, RLH, Laser.  

• Модель Gemma настроена на выполнение инструкций.  

• Параметры модели влияют на креативность.  

• Модель может быть настроена на выполнение различных задач.  

• Возможность настройки системных подсказок и персонажей.  

• Экспериментирование с различными настройками для оптимизации.  

• Возможность создания новых пресетов и экспорта текущих.  

• Настройки оборудования для ускорения обработки запросов.  

• Параметры логического вывода: температура и потоки процессора.  

• Влияние температуры на креативность ответов.  

• Настройка формата запроса вручную.  

• Префиксы и суффиксы для системных и пользовательских сообщений.  

• Пользовательская строка остановки для предотвращения генерации текста.  

• Сохранение модели в оперативной памяти.  

• Оперативная оценка размера пакета.  

• Длина контекста и влияние на объем оперативной памяти.  

• Основные настройки модели по умолчанию.  

• Возможность изменения настроек для конкретных моделей.  

• Model Inspector для основной информации о модели.  

• Заметки для каждого чата.  

• История чатов и возможность создания новых.  

• Написание эссе о Японии.  

• Составление программы по наращиванию мышечной массы.  

• Советы по похудению.  

• Сравнение результатов работы различных моделей.  

• Статистические данные и использование API.  

• Запуск сервера для загруженной модели.  

• Загрузка модели Gemma 2B.  

• Пользовательские системные приглашения и форматы вывода.  

• Настройка характеристик модели для различных задач.  

• Загрузка стабильной модели LM Zephyr.  

• Настройка скорости процессора и графического процессора.  

• Возможность изменения параметров модели.  

• Генерируем список вещей для ночлега в отдаленном месте зимой.  

• Важно тщательно продумать подсказку для модели.  

• Сравнение ответов моделей помогает улучшить результаты.  

• Возможность запуска моделей визуализации и генерации текста.  

• Использование структурированных выходных данных JSON.  

• Загрузка модели и запуск сервера через API.  

• Вставка кода на Python в среду разработки.  

• Использование терминала для общения с моделью.  

• Изменение параметров в скрипте Python.  

• Запрос на написание кода на Python для чисел Фибоначчи.  

• Копирование кода из терминала и запуск в новом файле Python.  

• Будущие тесты инструментов на Python без подключения к Интернету.  

• Остановка Python и сервера.  

• Управление моделями через интерфейс.  

• Возможность перемещения и удаления моделей.  

• Ожидание новых видео о локальных инструментах и моделях.