Ограниченная акция: Запуск тарифа Share Plan ($8), добавление участников от $1

ЕДИНСТВЕННЫЙ способ запустить Deepseek...

#Инструменты ИИ
2025-02-10 12:0011 минут

Введение в содержание

В этом видео ведущий исследует безопасность и целесообразность использования AI-моделей, в частности обсуждая локальную модель "Deep Seek R1". Ведущий предоставляет обзор того, как работают эти AI-модели и потенциальные риски безопасности, связанные с их использованием в Интернете по сравнению с локальными системами. Видео подчеркивает важность конфиденциальности и безопасности данных при взаимодействии с AI. Ведущий представляет практические решения для локального запуска этих моделей, детализируя программное обеспечение, такое как LM Studio и Olama, для пользователей с различной технической подготовкой. На протяжении всей передачи ведущий акцентирует внимание на значении аппаратных возможностей для оптимального функционирования и поощряет вовлеченность аудитории через интерактивные демонстрации и тесты для проверки функциональности моделей. Видео завершается более широкой дискуссией о последствиях использования облачного AI по сравнению с локальными приложениями, выступая за увеличение контроля и безопасности пользователей в их взаимодействии с AI.

Ключевая информация

  • В видео обсуждается безопасность локального запуска моделей ИИ, в частности, упоминается Deep Seek R1.
  • Существует внимание к тому, как запускать модели ИИ таким образом, чтобы это было максимально безопасно, продвигая локальное исполнение в пользу онлайн-решений.
  • Докладчик намерен продемонстрировать, насколько легко настраивать локальные модели ИИ, и подчеркивает, что локальные модели не имеют прямого доступа к интернету.
  • Упоминается, что Deep Seek произвел фурор в сообществе ИИ, превзойдя другие модели, несмотря на более низкие требования к ресурсам для обучения.
  • Видео подчеркивает преимущества использования локальных ИИ-моделей в отношении безопасности данных и личной конфиденциальности.
  • Docker представлен как предпочтительный способ сегментации и изоляции приложений для обеспечения безопасности при запуске AI моделей локально.
  • Две рекомендованные опции для локального моделирования ИИ - это LM Studio и Olama, каждая из которых имеет разные интерфейсы и возможности для запуска ИИ моделей.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Безопасность AI моделей

В видео обсуждается безопасность работы с AI моделями, особенно акцентируя внимание на Deep Seek R1. Обсуждается, как запускать AI модели локально и вопросы их безопасности по сравнению с запуском на серверах третьих сторон.

Deep Seek R1

Deep Seek R1 выделяется как ведущая AI модель, которую можно запускать локально, превосходя другие модели при сохранении конфиденциальности и безопасности пользовательских данных.

Локальное выполнение AI

В видео подробно изложены техники безопасного запуска AI моделей локально, призывая зрителей использовать локальное оборудование вместо зависимости от облачных сервисов, чтобы снизить риски конфиденциальности данных.

Проблемы конфиденциальности

Поднимаются вопросы о конфиденциальности данных при использовании онлайн AI услуг, объясняя, как информация пользователей может храниться и быть доступной для поставщиков услуг.

Тестирование локального AI

В видео предоставляется руководство по тестированию локальной установки AI, включающее практические демонстрации работы моделей и проверку того, что они не выходят в интернет.

Docker для AI

Docker рекомендован как средство безопасного запуска AI моделей в изолированных средах, что улучшает безопасность и контроль над доступом к данным.

Требования к GPU

В видео обсуждаются аппаратные требования для эффективного выполнения AI моделей, особенно подчеркивая необходимость использования GPU для оптимальной производительности.

Размеры параметров модели

Различные размеры AI моделей описаны с акцентом на их параметры (от 1.5b до 671b) и необходимую аппаратную мощность для их эффективного запуска.

Связанные вопросы и ответы

Больше рекомендаций видео