كما أنني أستكشف تشغيل نموذج LLM المحلي، فأنا أعمل على فهم التحديثات المادية الفعالة من حيث التكلفة التي يمكن أن تدعم التعلم والاختبار المستمر. تتضمن معداتي الحالية جهاز كمبيوتر للألعاب مزود بمعالج Ryzen 7600x، وذاكرة RAM بسعة 32 جيجابايت، ولوحة أم AsRock B650 PG Lightning، وبطاقة رسومات 7900GRE بسعة 16 جيجابايت من VRAM. على الرغم من هذه المواصفات، وجدت أن VRAM هو العائق الرئيسي - حتى النماذج الصغيرة المُكمَّلة مثل Mistral لا تستطيع التشغيل بشكل موثوق عبر Fedora باستخدام GPT4All أو Ollama.
هذا يدفعني إلى التفكير في ما إذا كان إضافة بطاقة RX 9060 XT بسعة 16 جيجابايت من VRAM سيكون حلاً عمليًا لزيادة الذاكرة المتاحة بشكل فعال. بينما أفهم أن تكوينات وحدات معالجة الرسومات غير المتجانسة ممكنة، وجدت قلة من المعلومات حول استخدام هذا النموذج بالتحديد لأعباء LLM. معظم المناقشات تركّز على الخيارات الأعلى مستوى مثل 7900xtx أو سلسلة MI، أو البطاقات القديمة، مما ترك البطاقات ذات الميزانية المحدودة الحديثة غير مُدرَّسة بشكل كافٍ. أتساءل الآن ما إذا كانت هذه الطريقة تعاني من مشاكل في سرعة الاستنتاج، أو التوافق، أو الكفاءة المالية مقارنة بالبدائل، وأبحث عن وضوح في هذه النقاط.