Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Running LLaMA 3.1 on CPU: No GPU? No Problem! Exploring the 8B & 70B Models with llama.cpp или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In this video, I dive deep into running the LLaMA 3.1 8B and 70B models on CPU using llama.cpp, a lightweight framework designed for CPU-only LLM inference. For users without access to a GPU, this is a game-changer, showing how large language models can still run effectively with the right setup. I also take a close look at hardware performance via Task Manager, showing the impact on CPU and, most importantly, RAM—highlighting it as the primary bottleneck. Watch as I review the differences between running these models in typical environments and through llama.cpp, and discover how CPU-based inference can still make powerful AI accessible to everyone! #Llama #LLM #CPURun #HardwarePerformance #MachineLearning #LlamaModels #AI #LlamaCpp #TaskManager #RAM #AIDemonstration #8BModel #70BModel #PythonAI #AIWithoutGPU