SQLite AI open source le moteur d'inférence WASTE pour exécuter Kimi K3 sur un MacBook 64 Go

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SQLite AI a open-sourcé son moteur d'inférence WASTE, permettant à l'ensemble du modèle Kimi K3 de fonctionner sur un MacBook Pro de 64 Go. Le modèle, converti en 1 To, s'exécute à 0,49 à 0,54 jetons par seconde. WASTE charge uniquement les experts nécessaires depuis le SSD, en gardant la structure de 27 Go en mémoire. Les poids sont re-quantifiés en 3 bits et 4 à 8 bits. Cette actualité IA + crypto marque une avancée dans les nouvelles sur chaîne pour l'efficacité des modèles.
ME AI News, selon la surveillance de Beating, la société de base de données edge SQLite AI a lancé le moteur d'inférence open source WASTE. Il permet d'exécuter Kimi K3 avec toutes les couches et tous les experts sur un MacBook Pro de 64 Go. Le modèle converti occupe environ 1 To, avec une vitesse de 0,49 à 0,54 Token par seconde. WASTE conserve environ 27 Go du noyau du modèle en mémoire. Plus de 80 000 experts sont stockés sur le SSD intégré. Pour chaque Token généré, seul l'expert actuellement appelé est lu depuis le disque dur. Cette version ne comporte ni distillation, ni pruning, ni suppression d'experts. Toutefois, les poids des experts ont été re-quantifiés à 3 bits, et le noyau du modèle utilise 4 bits et 8 bits. (Source : MLion)
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