He probado los nuevos modelos de OpenAI. Ha sido una pequeña odisea con premio: tengo un ChatGPT en local
El auge de la inteligencia artificial ha dado lugar a nuevas posibilidades, y una de ellas es la ejecución local de modelos como ChatGPT. Xataka ha explorado esta opción con el modelo gpt-oss-20b, revelando una experiencia que lejos del ideal, se ha mostrado más como una odisea. La prueba inicial con el Mac mini M4 de 16 GB de memoria unificada demostró ser frustrante: la descarga del modelo, que pesa 13 GB, requirió varios minutos y dejó al sistema colgado.
El problema radica en los requisitos mínimos de hardware: para ejecutar eficazmente el gpt-oss-20b, se necesitan al menos 16 GB de RAM y, crucialmente, una cantidad significativa de memoria gráfica (al menos 16 GB). El éxito del test dependió de la optimización, utilizando LM Studio y ajustando parámetros como la reducción del "GPU Offload" para evitar el colapso del sistema.
A pesar de esta complejidad, se logró un rendimiento decente, aunque con limitaciones. El modelo respondió a preguntas, generando incluso código Python para crear gráficos, pero también incurrió en errores y requirió una cantidad considerable de recursos. La experiencia reveló que la memoria unificada de Apple, como se ve en sus chips M4, ofrece ventajas significativas sobre las memorias RAM convencionales de los PCs, especialmente en este contexto de ejecución local de modelos de IA.
La clave para obtener el máximo rendimiento reside en la combinación de suficiente memoria gráfica y un alto ancho de banda de esta memoria, lo que permite acelerar los cálculos y mejorar la velocidad de respuesta del modelo. El gpt-oss-120B, por ejemplo, exige al menos 80 GB de memoria gráfica, una cifra difícil de encontrar en equipos domésticos.
En definitiva, el experimento con ChatGPT local demuestra que, si bien es posible ejecutar estos modelos en hardware más modesto, se requiere una optimización cuidadosa y un equipo con la suficiente capacidad para evitar problemas de rendimiento y colapsos del sistema, lo que hace que el modelo o3-mini siga siendo una opción viable en la nube.
https://www.xataka.com/robotica-e-ia/he-probado-nuevos-modelos-openai-ha-sido-pequena-odisea-premio-tengo-chatgpt-local
#ChatGPTLocal, #OpenAI, #IAEnEspañol, #InteligenciaArtificial, #TecnologíaIA
El auge de la inteligencia artificial ha dado lugar a nuevas posibilidades, y una de ellas es la ejecución local de modelos como ChatGPT. Xataka ha explorado esta opción con el modelo gpt-oss-20b, revelando una experiencia que lejos del ideal, se ha mostrado más como una odisea. La prueba inicial con el Mac mini M4 de 16 GB de memoria unificada demostró ser frustrante: la descarga del modelo, que pesa 13 GB, requirió varios minutos y dejó al sistema colgado.
El problema radica en los requisitos mínimos de hardware: para ejecutar eficazmente el gpt-oss-20b, se necesitan al menos 16 GB de RAM y, crucialmente, una cantidad significativa de memoria gráfica (al menos 16 GB). El éxito del test dependió de la optimización, utilizando LM Studio y ajustando parámetros como la reducción del "GPU Offload" para evitar el colapso del sistema.
A pesar de esta complejidad, se logró un rendimiento decente, aunque con limitaciones. El modelo respondió a preguntas, generando incluso código Python para crear gráficos, pero también incurrió en errores y requirió una cantidad considerable de recursos. La experiencia reveló que la memoria unificada de Apple, como se ve en sus chips M4, ofrece ventajas significativas sobre las memorias RAM convencionales de los PCs, especialmente en este contexto de ejecución local de modelos de IA.
La clave para obtener el máximo rendimiento reside en la combinación de suficiente memoria gráfica y un alto ancho de banda de esta memoria, lo que permite acelerar los cálculos y mejorar la velocidad de respuesta del modelo. El gpt-oss-120B, por ejemplo, exige al menos 80 GB de memoria gráfica, una cifra difícil de encontrar en equipos domésticos.
En definitiva, el experimento con ChatGPT local demuestra que, si bien es posible ejecutar estos modelos en hardware más modesto, se requiere una optimización cuidadosa y un equipo con la suficiente capacidad para evitar problemas de rendimiento y colapsos del sistema, lo que hace que el modelo o3-mini siga siendo una opción viable en la nube.
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He probado los nuevos modelos de OpenAI. Ha sido una pequeña odisea con premio: tengo un ChatGPT en local
El auge de la inteligencia artificial ha dado lugar a nuevas posibilidades, y una de ellas es la ejecución local de modelos como ChatGPT. Xataka ha explorado esta opción con el modelo gpt-oss-20b, revelando una experiencia que lejos del ideal, se ha mostrado más como una odisea. La prueba inicial con el Mac mini M4 de 16 GB de memoria unificada demostró ser frustrante: la descarga del modelo, que pesa 13 GB, requirió varios minutos y dejó al sistema colgado.
El problema radica en los requisitos mínimos de hardware: para ejecutar eficazmente el gpt-oss-20b, se necesitan al menos 16 GB de RAM y, crucialmente, una cantidad significativa de memoria gráfica (al menos 16 GB). El éxito del test dependió de la optimización, utilizando LM Studio y ajustando parámetros como la reducción del "GPU Offload" para evitar el colapso del sistema.
A pesar de esta complejidad, se logró un rendimiento decente, aunque con limitaciones. El modelo respondió a preguntas, generando incluso código Python para crear gráficos, pero también incurrió en errores y requirió una cantidad considerable de recursos. La experiencia reveló que la memoria unificada de Apple, como se ve en sus chips M4, ofrece ventajas significativas sobre las memorias RAM convencionales de los PCs, especialmente en este contexto de ejecución local de modelos de IA.
La clave para obtener el máximo rendimiento reside en la combinación de suficiente memoria gráfica y un alto ancho de banda de esta memoria, lo que permite acelerar los cálculos y mejorar la velocidad de respuesta del modelo. El gpt-oss-120B, por ejemplo, exige al menos 80 GB de memoria gráfica, una cifra difícil de encontrar en equipos domésticos.
En definitiva, el experimento con ChatGPT local demuestra que, si bien es posible ejecutar estos modelos en hardware más modesto, se requiere una optimización cuidadosa y un equipo con la suficiente capacidad para evitar problemas de rendimiento y colapsos del sistema, lo que hace que el modelo o3-mini siga siendo una opción viable en la nube.
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