LM Studio, l'Intelligenza Artificiale installata sul pc

Da qualche settimana ho scaricato LM Studio; per ora ci sto solo giocando un po' nel tempo libero ma mi sembra un prodotto molto interessante, da condivdere.

LM Studio è una piattaforma gratuita che consente di eseguire modelli di linguaggio avanzati (LLM) direttamente sul proprio pc, senza la necessità di una connessione internet attiva. Questo risulta particolarmente utile per chi ha esigenze specifiche di privacy o per chi lavora in ambienti con accesso limitato al web. Supporta modelli come Llama, Mistral e Phi, ed è compatibile con i principali sistemi operativi come Windows, macOS e Linux.

Al momento sto provando due modelli molto leggeri - Llama 3.1 nella versione da 8B e Gemma 2 nella versione da 2B - ed entrambi funzionano senza problemi su di un pc, tutto sommato, non particolarmente corrazzato (il processore è un Intel Core i7-12700H, 16GB RAM, scheda video GeForce RTX 3050 con 4GB di memoria dedicata). Anche se i risultati, soprattutto con Gemma, non sono ancora entusiasmanti (e inevitabilmente lontani da quelli che si possono ottenere ad esempio con Chat GPT), è un ottimo strumento per fare esperienza e sperimentare con modelli diversi. 

Il vero punto di forza di LM Studio è la possibilità di gestire i modelli in locale: tutti i dati restano sul proprio dispositivo, garantendo che nessuna informazione venga inviata a server esterni. Questo aspetto lo rende una soluzione ideale per chi lavora con dati sensibili o in settori che richiedono standard elevati di sicurezza. La piattaforma offre anche un alto livello di personalizzazione, consentendo agli utenti di ottimizzare l’uso delle risorse del proprio hardware, adattando il modello alle capacità del sistema. LM Studio è una soluzione eccellente per chi necessita di privacy e controllo sui propri dati!

Un altro vantaggio è la possibilità di fare chiamate API su un server locale di LM Studio, il che significa che si può integrare la piattaforma nelle proprie applicazioni aziendali, senza dipendere da servizi cloud esterni. Io lo sto provando in combinazione con Knime.

Anche l'utilizzo è piuttosto immediato: si scarica e installa il software, si sceglie quale modello scaricare (se ne può scaricare più di uno, usandoli in alternativa anche nel corso della stessa chat), e si è operativ.

Tuttavia, ci sono anche alcuni limiti. Il primo riguarda i requisiti hardware, soprattutto se si vogliono usare modelli di grandi dimensioni. Per i modelli più leggeri, come ho già detto, non ci sono problemi particolari.

Il secondo riguarda le prestazioni in tempo reale che possono essere inferiori rispetto ai modelli online, che hanno accesso a infrastrutture di calcolo molto più potenti.

Chi vuole provarlo può scaricare LM Studio (https://lmstudio.ai/) da questo link, e poi condividere le sue impressioni qui sotto nei commenti.

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Meta Datasets . La pagina dei Datasets di Meta AI offre un'incredibile raccolta di dataset su larga scala e benchmark per l'addestramento, il test e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. I dataset coprono vari ambiti come la segmentazione degli oggetti, modelli visione-linguaggio, ricostruzione 3D, equità algoritmica e traduzione automatica. Esempi includono il dataset SA-V per la segmentazione, FACET per valutare l'equità nei modelli visivi e Ego4D per la comprensione di video in prima persona. Tutti i dataset possono essere scaricati gratuita...
Continua a leggere

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. - IFM blog

 In a new analysis, IMF staff examine the potential impact of AI on the global labor market. Many studies have predicted the likelihood that jobs will be replaced by AI. Yet we know that in many cases AI is likely to complement human work. The IMF analysis captures both these forces. The findings are striking: almost 40 percent of global employment is exposed to AI. Historically, automation and information technology have tended to affect routine tasks, but one of the things that sets AI apart is its ability to impact high-skilled jobs. As a result, advanced economies face greater risks from AI—but also more opportunities to leverage its benefits—compared with emerging market and developing economies. In advanced economies, about 60 percent of jobs may be impacted by AI. Roughly half the exposed jobs may benefit from AI integration, enhancing productivity. For the other half, AI applications may execute key tasks currently performed by humans, which could lower labor demand, leadin...
Continua a leggere

Building a high-performance data and AI organization - MIT report 2023

«Gli Amministratori Delegati e i Consigli di Amministrazione riconoscono che la capacità della propria organizzazione di generare insight operativi dai dati, spesso in tempo reale, è di massima importanza strategica. Se ci fossero dubbi su questo punto, la corsa accelerata al digitale dei consumatori nell'anno di crisi appena trascorso li ha dissipati. Per aiutarle a diventare orientate ai dati, le aziende stanno sempre più implementando tecnologie avanzate basate su cloud, compresi strumenti analitici con capacità di apprendimento automatico (ML). Tuttavia, ciò che questi strumenti forniscono avrà un valore limitato senza dati abbondanti, di alta qualità e facilmente accessibili. In questo contesto, una gestione efficace dei dati è uno dei pilastri di un'organizzazione orientata ai dati. Ma gestire i dati in un'impresa è altamente complesso. Con l'introduzione di nuove tecnologie dei dati, il peso dei sistemi legacy e dei silos di dati cresce, a meno che non possano es...
Continua a leggere