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Como executar Mistral AI?

A Perplexity AI, uma empresa francesa fundada em abril de 2023 por ex-funcionários da Meta Platforms e Google DeepMind, lança modelos de peso aberto e apenas via API. O Mistral AI é um projeto de código aberto real com licença Apache 2.0 que pode ser executado sem restrições com ferramentas adicionais.

Como executar Mistral AI?
Foco no SinalMercado
Tipo de conteúdoEvento
Domínio PrimárioMercado
TópicoMercado
ImpactoMédio
ConfiançaConfiança limitada (82%)

Várias fontes públicas

Como executar Mistral AI? é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da Internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

  • Mistral AI é uma empresa francesa que vende produtos de IA. Foi fundada em abril de 2023 por ex-funcionários da Meta Platforms e Google DeepMind. 2 modelos foram publicados e estão disponíveis como pesos e 3 modelos estão disponíveis apenas via API.
  • Mistral AI é um projeto de código aberto real com uma licença Apache 2.0, o que significa que pode ser usado sem restrições. Ferramentas adicionais são necessárias para permitir operações locais, como Ollam e LM Studio.

A Perplexity AI, uma empresa francesa, foi fundada em abril de 2023 por ex-funcionários da Meta Platforms e Google DeepMind, lançando tanto modelos de peso aberto quanto apenas via API como resposta aos modelos proprietários. Mistral AI é um projeto de código aberto real com umalicença Apache 2.0que pode ser executado sem restrições com a ajuda de ferramentas adicionais.

O que é Mistral AI?

A Perplexity AI, uma empresa francesa, foi fundada em abril de 2023 por ex-funcionários da Meta Platforms eGoogle DeepMind. A Perplexity AI é uma empresa jovem especializada em soluções de IA e aprendizado de máquina, focada no desenvolvimento de algoritmos e tecnologias avançadas para resolver problemas complexos em diversos setores, incluindo finanças, saúde e tecnologia.

Dois modelos, Mistral 7B e Mixtral 8x7B, foram publicados e estão disponíveis como pesos. Três modelos, Mistral Small, Mistral Medium e Mistral Large, estão disponíveis apenas via API, o que significa que esses modelos são de código fechado e estão disponíveis apenas através das Interfaces de Programação de Aplicações Mistral.

Leia também:Startup francesa de IA Mistral agita o mercado com lançamento surpresa de LLM melhor que o ChatGPT

Com o lançamento do Mistral Large, a Mistral AI também lançou um chatbot chamado Le Chat, um contraponto ao ChatGPT, para replicar o caminho de sucesso da OpenAI. A Microsoft anunciou uma nova parceria com a empresa em fevereiro para expandir sua presença na indústria de IA em rápida evolução.

Como executar Mistral AI?

Mistral AI é um projeto de código aberto real com uma licença Apache 2.0, o que significa que pode ser usado sem restrições. Vamos aprender como podemos instalá-lo em uma máquina local sem muita necessidade de codificação.

Leia também:Como criar um modelo de linguagem grande (LLM)?

O mundo dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) é frequentemente dominado por soluções baseadas em nuvem. Portanto, ferramentas adicionais são necessárias para permitir operações locais. O Ollama, por exemplo, oferece uma opção empolgante para executar LLMs localmente com o suporte da integração do modelo Mistral. O LM Studio usa uma versão quantizada do modelo, facilitando para os usuários baixarem o modelo e executá-lo em um laptop.

Tomemos o LM Studio como exemplo, você pode primeiro visitar o site oficial do LM Studio para baixar a versão para Windows ou Mac do arquivo. É uma ferramenta pequena com um tamanho de download de cerca de 400 MB.

Depois de baixado e instalado seguindo as instruções, você pode pesquisar por Mistral 7B nesta caixa de pesquisa. Pressione Enter e veja as variantes do Mistral 7B. Escolha uma versão para baixar, e o tamanho do arquivo é de cerca de 5 GB.

Depois que o modelo Mistral AI é carregado nos sistemas locais, podemos tentar interagir com ele e fazer perguntas, e o tempo de resposta dependerá da capacidade e memória do sistema, entre outros fatores.

Em um ambiente de software como o LM Studio, um Servidor de Inferência Local permitiria que você executasse modelos de aprendizado de máquina em seu hardware, e Chamadas de API seriam o método pelo qual você envia dados para e recebe dados desses modelos.

Briefing de Sinal

  • Sinal: Como executar Mistral AI?
  • Região: Global
  • Classe de Mercado: Tendências globais de serviços em nuvem

Presença Operacional

  • As fontes publicadas devem identificar as partes afetadas, a abrangência operacional e a exposição de mercado antes que este mapa de tendências seja considerado completo.

Contexto de Mercado

  • Relevância operacional: Médio
  • Horizonte temporal: Próximo trimestre

O que assistir

  • Fique atento a declarações oficiais, atualizações regulatórias, exposição de clientes ou parceiros e divulgações de acompanhamento.

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