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A日本HP considera que a decisão de executar a inteligência artificial na nuvem ou localmente deve começar pela sensibilidade dos dados e pela natureza do processamento, não por uma preferência tecnológica fixa. A experiência da empresa mostra que o número de usuários, a continuidade do serviço, o custo operacional e o mecanismo de aprovação dos resultados são fatores tão importantes quanto a escolha do modelo ou do dispositivo.
Pesquisadores da Universidade de Manchester, em colaboração com a equipe do NVIDIA Earth-2, desenvolveram um modelo para prever a poluição do ar em todo o Reino Unido com uma precisão de dois a três quilômetros. O modelo foi treinado em dois dias no supercomputador Isambard-AI e pode ser executado para inferência e treinamentos menores em um dispositivo desktop DGX Spark.
A Perplexity lançou a plataforma Portable Computer para executar seus agentes localmente nos dispositivos dos usuários, começando pelo Nvidia DGX Spark e por computadores Linux equipados com placas RTX com pelo menos 24 GB de memória. O sistema mantém os modelos, arquivos e o trabalho no dispositivo por padrão, com a possibilidade de solicitar a aprovação do usuário antes de encaminhar uma etapa específica para um modelo de nuvem mais potente.