Parabéns pelo conteúdo, estou pesquisando um notebook justamente pra trabalhar com inteligência artificial, e não encontrei com exceção do seu vídeo quem falasse do assunto, lamentável tanto canais de revisão de notebook e não falam sobre algo que com certeza fará toda diferença no futuro 🤦
Esse vídeo é simplesmente sensacional. Estou pesquisando muito sobre o tema e esse é sem dúvida o melhor que encontrei. E ainda em português. Parabéns a todos os envolvidos.
Esse Helios Predator com RTX 3060 é um notebook insano, ele permite uma expansão de até 64 gb de ram, além de suporte para dois SSD NVMe para até 2 tb cada e também um slot SSD Sata de até 2 tb; ou seja permite uma expansão de até 6 tb de armazenamento. Sem falar que a Intel disponibiliza a possibilidade de RAID 0 para os dois NVME serem reconhecidos como uma única unidade de 4 tb de armazenamento, se o usuário adicionar 2 ssd nvme de 2tb, e como todos sabemos o RAID 0 dobra a velocidade do nvme, realmente um notebook insano.
Em 2020 comprei um Acer Predator Triton exatamente pela configuração monstruosa dele, e pensando em deep learning. De lá pra cá, tudo o que podia dar errado com ele aconteceu: bateria inchou (aliás, nunca teve boa autonomia), um dos SSDs começou a "brigar" com o outro, a placa-mãe queimou e substituí por uma da AliExpress. E agora, para completar, a placa de vídeo (soldada na placa-mãe) parou de funcionar (ao menos do Win10). Enfim, o note hoje é quase uma máquina de escrever. Posso ter dado azar, mas para mim ficou o trauma com essa marca.
Excelente seu vídeo! Puxando agora para 2024 e pensando em rodar e fazer fine tuning em LLMs (do porte de um Lambda 2 da vida), quanto você recomendaria como configuração mínima para núcleos de CPU e memória de vídeo?
Год назад+1
Lamba 2 é um modelo bastante pesado. Rodar LLMs requer principalmente grande memória VRAM na GPU, portanto vc pode focar nesse aspecto
Você acha que eu investir em um xeon e5 2696v3? que é um processador com incríveis 18 núcleos e 36 Threds! Só que tem 2.3Ghz de clock. Ou vc acha melhor eu investir em um ryzen 9 5900x?
Ótimo vídeo! Uma dúvida que eu tenho é se, para um uso menos intensivo, esses chips gráficos integrados à CPU não seriam o suficiente, principalmente se for um AMD que tem chips gráficos integrados melhores. Aproveitando: e esses processadores novos com NPU? Com um desses nem precisa se preocupar com GPU, certo?
2 месяца назад+1
Mais ou menos, tudo vai depender da aplicação. Se for algo não muito intensivo, vc está certo, CPUs com chips integrados dão conta do recado. Mas deep learning com modelos pesados complica
Boa noite pessoal tudo bem ? Estou com uma dúvida em um setup. Se usar um kit Xeon 2860v4 (14/28), com 20 Gb ddr4 2400Mhz, placa mãe x99, fonte zeus da ryse de 650w, ssd kingston de 960Gb e uma placa de vídeo 3060 de 12Gb, funcionaria perfeitamente ?
15 часов назад
Oi Edson, funcionaria sim. Apenas destaco que a quantidade de 20 GB é um pouco “desalinhada” (geralmente se usa 16 GB, 32 GB, 64 GB etc., para manter quad channel ou dual channel equilibrado e ter máxima performance). Não esqueça de um cooler para a CPU. Abraço
Excelente vídeo. E quanto aos Macs M1 em diante, são também recomendados ou é preferível um hardware que aceite Linux?
2 года назад+5
A questão não é tanto o sistema operacional, mas o hardware. Em termos de sistema, não vejo problema no MAC... O próprio Windows raramente será um problema, exceto quando a aplicação for bastante específica no quesito tempo de resposta com o SO. O 'problema' maior do MAC na minha opinião é o hardware em termos de GPU, pois Apple (até agora) não é competitiva com Nvidia/AMD nesse quesito pensando em deep learning.
Em relação aos novos Macbook pro M2, qual sua opinião ? (modelo intermediário: 32GB DDR, 12-Core Cpu + 19-Core Gpu + 16-Core Neural Engine) Maquina suficiente pra aplicações com ML e DL, ou muito marketing ?
Год назад+2
Para operações de ML que envolvam apenas CPU, é uma boa máquina, mas para deep learning, Mac costuma deixar a desejar. Isso não parece ter mudado nas últimas versões, apesar de que eu particularmente não tenho um para testar. Isso não significa que não seja suficiente, você vai conseguir trabalhar com muita coisa, apenas falando em termos comparativos a Nvidia ainda domina esse segmento de GPUs para DL
@ Excelente! Muito obrigado pelo retorno! Estou adquirindo um mac pro pensando em dev, mas em breve devo investir em um desktop então (dedicado). Vou me tornar aluno na plataforma de vocês! #ConteúdoMuitoBom!
Tem que tirar o chapéu, você explicou muita coisa nesse vídeo.
Não pare de compartilhar conhecimento amigo, você tem o dom de Deus.
Parabéns pelo conteúdo, estou pesquisando um notebook justamente pra trabalhar com inteligência artificial, e não encontrei com exceção do seu vídeo quem falasse do assunto, lamentável tanto canais de revisão de notebook e não falam sobre algo que com certeza fará toda diferença no futuro 🤦
Esse vídeo é simplesmente sensacional. Estou pesquisando muito sobre o tema e esse é sem dúvida o melhor que encontrei. E ainda em português. Parabéns a todos os envolvidos.
Que aula!!! Muito obrigado e parabéns.
Esse Helios Predator com RTX 3060 é um notebook insano, ele permite uma expansão de até 64 gb de ram, além de suporte para dois SSD NVMe para até 2 tb cada e também um slot SSD Sata de até 2 tb; ou seja permite uma expansão de até 6 tb de armazenamento. Sem falar que a Intel disponibiliza a possibilidade de RAID 0 para os dois NVME serem reconhecidos como uma única unidade de 4 tb de armazenamento, se o usuário adicionar 2 ssd nvme de 2tb, e como todos sabemos o RAID 0 dobra a velocidade do nvme, realmente um notebook insano.
Em 2020 comprei um Acer Predator Triton exatamente pela configuração monstruosa dele, e pensando em deep learning. De lá pra cá, tudo o que podia dar errado com ele aconteceu: bateria inchou (aliás, nunca teve boa autonomia), um dos SSDs começou a "brigar" com o outro, a placa-mãe queimou e substituí por uma da AliExpress. E agora, para completar, a placa de vídeo (soldada na placa-mãe) parou de funcionar (ao menos do Win10). Enfim, o note hoje é quase uma máquina de escrever. Posso ter dado azar, mas para mim ficou o trauma com essa marca.
Excelente seu vídeo! Puxando agora para 2024 e pensando em rodar e fazer fine tuning em LLMs (do porte de um Lambda 2 da vida), quanto você recomendaria como configuração mínima para núcleos de CPU e memória de vídeo?
Lamba 2 é um modelo bastante pesado. Rodar LLMs requer principalmente grande memória VRAM na GPU, portanto vc pode focar nesse aspecto
Qual tipo de maquina posso comprar para estudar e trabalhar em análise de dados? Alguma sugestão ?
Você acha que eu investir em um xeon e5 2696v3? que é um processador com incríveis 18 núcleos e 36 Threds! Só que tem 2.3Ghz de clock. Ou vc acha melhor eu investir em um ryzen 9 5900x?
Eu tenho o predator, gostei tanto que tô querendo comprar o que vem com o 3070i rsrsrs . de core i 7, será que não rola muito pegar um com razen 7?
Eu amo esse canal
Ótimo vídeo! Uma dúvida que eu tenho é se, para um uso menos intensivo, esses chips gráficos integrados à CPU não seriam o suficiente, principalmente se for um AMD que tem chips gráficos integrados melhores.
Aproveitando: e esses processadores novos com NPU? Com um desses nem precisa se preocupar com GPU, certo?
Mais ou menos, tudo vai depender da aplicação. Se for algo não muito intensivo, vc está certo, CPUs com chips integrados dão conta do recado. Mas deep learning com modelos pesados complica
Obrigado!
Boa noite pessoal tudo bem ?
Estou com uma dúvida em um setup.
Se usar um kit Xeon 2860v4 (14/28), com 20 Gb ddr4 2400Mhz, placa mãe x99, fonte zeus da ryse de 650w, ssd kingston de 960Gb e uma placa de vídeo 3060 de 12Gb, funcionaria perfeitamente ?
Oi Edson, funcionaria sim. Apenas destaco que a quantidade de 20 GB é um pouco “desalinhada” (geralmente se usa 16 GB, 32 GB, 64 GB etc., para manter quad channel ou dual channel equilibrado e ter máxima performance). Não esqueça de um cooler para a CPU. Abraço
Alguém teria uma sugestão de componentes (somente as peças do gabinete) que fique por menos de 3mil ? Obrigado
Se tiver a cara de um alienígena na tampa pode comprar que é sucesso
Ótimo vídeo. Na sua opinião vale a pena investir em um CPU Xeon E5 2680 V4 para estudar/pesquisar/trabalhar com IA ???
Depende do seu objetivo. Se a ideia é ter muitas threads, eu optaria por uma CPU mais moderna da AMD
19:48
Excelente vídeo. E quanto aos Macs M1 em diante, são também recomendados ou é preferível um hardware que aceite Linux?
A questão não é tanto o sistema operacional, mas o hardware. Em termos de sistema, não vejo problema no MAC... O próprio Windows raramente será um problema, exceto quando a aplicação for bastante específica no quesito tempo de resposta com o SO. O 'problema' maior do MAC na minha opinião é o hardware em termos de GPU, pois Apple (até agora) não é competitiva com Nvidia/AMD nesse quesito pensando em deep learning.
@ Entendido. Eu achava que os Macs com M1 e M2 haviam superado esse problema. Muito obrigado pela resposta detalhada!
Em relação aos novos Macbook pro M2, qual sua opinião ? (modelo intermediário: 32GB DDR, 12-Core Cpu + 19-Core Gpu + 16-Core Neural Engine) Maquina suficiente pra aplicações com ML e DL, ou muito marketing ?
Para operações de ML que envolvam apenas CPU, é uma boa máquina, mas para deep learning, Mac costuma deixar a desejar. Isso não parece ter mudado nas últimas versões, apesar de que eu particularmente não tenho um para testar. Isso não significa que não seja suficiente, você vai conseguir trabalhar com muita coisa, apenas falando em termos comparativos a Nvidia ainda domina esse segmento de GPUs para DL
@ Excelente! Muito obrigado pelo retorno! Estou adquirindo um mac pro pensando em dev, mas em breve devo investir em um desktop então (dedicado). Vou me tornar aluno na plataforma de vocês! #ConteúdoMuitoBom!
E para deep learning na prática ? Não como em pesquisa, mas em empresas
Mesma lógica. Se os dados da empresa não forem imagens/vídeos ou conteúdos pesados, uma GPU mediana tranquilamente dá conta do recado
2 ssds de 1 tera né? sempre me embolo assim tbm! rsrsrs.
Tenho um PC, i5 12400, 32 gb ddr4, rtx 3060 12gb, 1tb nvme. Essa configuração seria suficiente para trabalhar com machine learning e deep learning?
Com certeza, vai conseguir rodar muita coisa!
voce acha que o dell g15 com placa de video 3050 é uma boa opção pra trabalhar com deep learning?
Estou com a mesma dúvida
É uma opção válida sim, vc vai conseguir fazer bastante coisa
Aprendi teoria musical com vc e agora estou aprendendo aobre T.I tbm kkkkkk
Faz um vídeo atualizado para 2024
Você era músico...
tu não tinha um canal de música?? n sei se to ficando maluco
Conhecia ele daqui e pesquisando sobre teoria musical encontrei esse canal... o cara eh brabo www.youtube.com/@DescomplicandoMusica
Música e ciências exatas são basicamente a mesma coisa! Tudo a ver ...
sem 32g de ram eu não consigo !
Qual Instagram de vocês???