Wir sind mitten in einer KI -Revolution, und obwohl die Vorteile der neuen Technologie klar sind, kann es verwirrend sein, herauszufinden, wo er anfangen soll. Sie sind mit Schlagwörtern und Lingo konfrontiert, und ein ununterbrochener Strom von KI-bezogenen Nachrichten macht es schwierig zu lösen, wie KI für Du.
Aber hier sind die guten Nachrichten: Geforce’s RTX 50 Series GPUs Servieren Sie als großartige Hardware -Plattform, um generative KI direkt auf Ihrem eigenen PC zu erkunden. RTX 50 GPUs, vom Ausführen großer Sprachmodelle bis hin zum Spielen von AI-verstärkten Spielen, macht eine generative KI zugänglicher als je zuvor.
Folgen Sie mit, während wir die generative KI erklären, zeigen Sie Ihnen, wie sie zur Transformation der Wissenschaft verwendet wird, und helfen Sie Ihnen dann dabei, mit AI auf Ihrer GEForce RTX 50 -Serie -PC zu beginnen.
Was ist generative KI?
Generative KI ist ein Dachbegriff für verschiedene KI -Technologien geworden. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung in Ihren KI -Engine Ihrer Wahl eingeben, treten eine Reihe hochspezialisierter KI -Programme, die als „Models“ bezeichnet werden, in Aktion.
Diese Modelle zeichnen sich individuell bei bestimmten Aufgaben aus, z. B. Muster in Sprache, Bildern, Audio, Computercode und mehr. Sie können aber auch zusammenarbeiten, um kompliziertere Probleme zu lösen. Die Modelle werden in der Regel auf enormen Computern in Rechenzentren ausgeführt. Dies ändert sich jedoch mit PC -Hardware, die Grafikkarten der Geforce RTX 50 -Serie ausführt.
Die Modelle zeichnen sich aus, um Probleme in einzelne Komponenten aufzuteilen, und arbeiten dann zusammen, um hilfreiche Ergebnisse zu erzielen. Tatsächlich behandelt jedes Modell einen Teil des Problems, für das sie trainiert werden, und übergeben dann an andere Modelle.
Tatsächlich handhaben unser Gehirn mit diesen Arten komplizierter kognitiver Aufgaben ohne bewusste Gedanken um. Und jetzt, da generative KI lokal auf PC -Hardware ausgeführt wird, betreten diese Szenarien – auf die menschliche Gehirnleistung beschränkt – das Reich dessen, was auf einem Computer möglich ist.
Die meisten generativen KI beginnen mit einem großen Sprachmodell oder LLM, das die normale schriftliche Sprache versteht. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung für ein LLM eingeben, analysiert das Modell es für Bedeutung und kann diese Ausgabe an eine beliebige Anzahl anderer Modelle übergeben – und es gibt Modelle, die Bilder, Audio, gesprochener Sprach, Softwarecode und mehr generieren.
Nvidia
Was bringt Ihnen das Hinzufügen einer Nvidia -GPU zu Ihrem PC?
Generative AI stellt einen enormen technologischen Verschiebung dar und wirkt sich bereits auf eine Vielzahl von Branchen aus.
Programmierer verwenden generative KI, um besseren Code zu schreibenschneller als zuvor. Drogonienunternehmen verwenden KI, um neue Behandlungen für Krankheiten zu entwickeln- Wirksamer oder weniger Nebenwirkungen haben.
Und Wert aus generativer KI herauszuholen ist nicht beschränkt auf wissenschaftliche Durchbrüche. Es kann auch Besprechungen zusammenfassen, komplizierte Datensätze analysieren, Ihre Lebensmittelliste mit den bevorzugten Rezepten Ihrer Familie generieren oder einfach Ihre PC -Gaming -Frame -Raten verbessern.
Fazit: AI kann Ihnen helfen, Sie in kürzerer Zeit mehr zu erledigen als mit herkömmlicher Software. Und das Ausführen von generativen KI-Modellen lokal auf Ihrem PC bietet einige große Vorteile: Die Kosten sind relativ fest, die Verarbeitung ist im Vergleich zu Cloud-basierter KI im Allgemeinen schneller. Wenn Sie sich um die Sicherheit befassen, bedeutet dies, dass Sie die KI lokal ausführen, dass Sie keine proprietären Daten auf die Server eines anderen hochladen müssen.
Unbegrenzter Zugriff auf Cloud -KI -Modelle können jeden Monat 200 US -Dollar oder mehr kosten. Das wird schnell teuer. Aber sobald Sie eine Maschine mit einer GPU der Geforce 50 -Serie gekauft (oder gebaut haben), die in der Lage ist, KI vor Ort auszuführen, zahlen Sie wirklich nur für den Strom, den Ihre Maschine verbraucht.
Die GPUs der Geforce RTX 50 -Serie bieten jedoch noch mehr Vorteile: Rohgeschwindigkeit. Wenn Sie einen der massiven Cloud-basierten KI-Dienste nutzen, teilen Sie die Berechnung Zeit mit Millionen anderer Benutzer. Auf den anderen Händen müssen Sie, wenn Sie lokal auf einer GPU besitzen, die Sie besitzen, nicht in der Schlange auf Ihre nächste Eingabeaufforderung.
Und die Sicherheitsvorteile können nicht überbetont werden. Viele der kostenlosen-und sogar einige bezahlte-basierende KI-Dienste schulen ihre Modelle auf Eingabeaufforderungen, die Benutzer eingeben. Das heißt, wenn Sie proprietäre Daten als Teil einer Online -Eingabeaufforderung hochladen, kann dies in späteren Versionen des Modells angezeigt werden.
Sie haben gerade eine RTX 50 -Serie -GPU gekauft. Was kommt als nächstes?
Das Herunterladen und Ausführen von generativen KI -Modellen war früher schwierig, aber jetzt gibt es Tools, die es viel zugänglicher machen. Einer unserer Favoriten ist Ollama, das es einfach macht, beliebte offene Modelle vor Ort auf Ihrem eigenen PC zu betreiben und Ihre GPU der Geforce RTX 50 -Serie voll auszunutzen.
Erfahren Sie, um zu beginnen, die neueste Version von Ollama aus dem Seite herunterladen und installieren Sie es auf Ihrem PC. Sobald es installiert ist, öffnen Sie ein Terminalfenster und geben Sie ein Ollama Run llama3.2. Dadurch wird eines der kleineren LLAMS -LLMs von Meta heruntergeladen und Sie damit beginnen, damit zu chatten und mit Eingabeaufforderungen zu experimentieren. Wenn Sie fertig sind oder ein anderes Modell ausprobieren möchten, geben Sie einfach ein /Tschüss an der Eingabeaufforderung.
Die Ollama -Website behält eine Liste aller verschiedenen Modelle das sind verfügbar. Wir empfehlen, eines der neuen Argumentationsmodelle wie Deepseek-R1 zu überprüfen, die Sie durch die Denkprozesse hinter ihren Antworten auf Ihre Eingabeaufforderungen führen. Die Modelle in Ollama sind alle kostenlos herunterladen, aber einige von ihnen sind ziemlich groß.
Wenn Sie die KI -Image -Generierung ausprobieren möchten, die lokal auf Ihren Karten der Geforce RTX 50 -Serie ausgeführt wird, möchten Sie eine stabile Diffusion ausprobieren. Stellen Sie sicher, dass Sie sich dies ansehen 5-minütiges Tutorial-Videowas Ihnen hilft, Sie durch den Prozess zu führen.
Sobald Sie mit der Text- und Bildgenerierung experimentieren, können Sie einen der der Über 75 Spiele, die DLSS 4 unterstützen. DLSS ist die NVIDIA-Suite von AI-Tools, die auch in den fortschrittlichsten Ray-Tracing-Spielen mit hohem Rate 4K-Spielen ermöglichen. Durch die Verwendung von DLSS-Multi-Frame-Erzeugung und dem neuen Transcaling-Modell des Transformators können Sie Ihre Kartenkarten mit der GEForce RTX 50-Serie bis zu 8x die Leistung des traditionellen Brute-Force-Renderings erreichen. PCWorld hat eine veröffentlicht Erklärer auf DLSS 4und alle Vorteile, die es PC -Spielern bietet.
Zwischen lokaler LLMs, der Erstellung von KI -Kunst und dem Spielen von DLSS 4 -Spielen haben Sie viel zu erforschen, um die Leistung Ihrer GPU der GPU der Geforce RTX 50 -Serie zu nutzen. Für noch mehr Inspiration schauen Sie sich an Nvidias Content -Hub darüber, wie Nvidia die KI -Welt betreibtzusammen mit dieser Liste von Mehr als 100 RTX-beschleunigte kreative Apps, die lokale KI ausführen. NVIDIA -Hardware kann Ihre KI -Projekte heute mit Strom versorgen und ist bereit, alles zu bewältigen, was in 2025 und darüber hinaus kommt.
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