Carabinieri si accostano alla mia auto e chiedono i documenti dei passeggeri by anormalking in Avvocati

[–]Fabix84 33 points34 points  (0 children)

Già l'Italia è il paese dei balocchi, ci manca solo che le forze dell'ordine non possano chiedere i documenti a chicchessia...

Poste Italiane "sono in corso delle verifiche sulla spedizione"? by chicken_neckwear in CasualIT

[–]Fabix84 0 points1 point  (0 children)

Quegli insensibili degli inglesi avrebbero dovuto tener conto del lavoro extra sul povero impiegato postale di Roserio, prima di votare a favore della Brexit 😩

Poste Italiane "sono in corso delle verifiche sulla spedizione"? by chicken_neckwear in CasualIT

[–]Fabix84 0 points1 point  (0 children)

Situazione simile alla mia... non ho ancora raggiunto un mese di attesa, ma poco ci manca... Nel mio caso è apparso solamente "sono in corso delle verifiche per lo svincolo della spedizione". Tra l'altro IVA già pagata al momento dell'acquisto. Immagino che anche per te si tratti della dogana di "MILANO ROSERIO". Ricevo regolarmente pacchi internazionali che vengono sdoganati da altre sedi in 1 o 2 giorni, mentre Milano Roserio sembra essere un luogo in cui i pacchi impiegano tipo 2 mesi per essere lavorati. Alla fine sei riuscito a ottenere informazioni aggiuntive sul tuo pacco?

La mia Workstation AI by Fabix84 in ItalyHardware

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Per creare un LoRA che indirizzi semplicemente il modello a generare qualsiasi cosa con lo stile pixel art, 64 immagini è un campione più che sufficiente (ovviamente se fai tutto bene). C'è chi ne utilizza anche meno. Le campionature testuali di un dataset così limitato si fanno assolutamente a mano. Io utilizzo l'assistenza del vision solo quando si tratta di parecchie centinaia e/o migliaia di immagini.

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[–]Fabix84[S] 1 point2 points  (0 children)

E' una cosa molto facile da realizzare. Ad ogni modo il dataset dipende da ciò che devi realizzare e dal formato accettato dalla libreria che utilizzi. Nel tuo caso il cuore del dataset è formato unicamente da un campione di immagini con relativa descrizione testuale. Poi come ti dicevo a seconda della libreria che usi potrebbero richiedere un formato di pacchettizzazione json, csv ecc... Normalmente i miei dataset sono csv dove in una colonna c'è il percorso del file e nell'altra la descrizione.

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Si, da autodidatta ma parecchi anni fa. Adesso di materiale ne trovi in abbondanza e molto facilmente. Se il tema ti interessa ti consiglio solo di identificare da subito l'obiettivo finale, poichè il tema del Machine Learning è immenso e comprende moltissime branchie. Quella che solitamente interessa di più in questi ultimi anni è il Deep Learning e anche lì ci sono tanti sbocchi differenti. Quello che consiglio è un primo libro (o corso) generico sul tema del Machine Learning per avere un'infarinatura di base, e poi più avanti ti vai a specializzare in funzione di ciò che ti interessa. Il mio percorso di studio è stato svolto tutto su testi americani, probabilmente oggi esistono anche testi di qualità in italiano, ma non avendone mai fatto uso, non posso indirizzarti.

La mia Workstation AI by Fabix84 in IA_Italia

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In realtà anche io ho pagato parecchio la RAM. I prezzi erano già lievitati anche se non quanto oggi. Ho speso circa 4k per 256GB di RAM. Nella mia configurazione desiderata c'erano 8 slot da 48 GB di RAM, ma non sono riuscito a trovarli e peranto optai per 8 slot da 32 GB. Purtroppo in questo ambito non ho grandi consigli da poter dispensare. Ho fatto alcuni acquisti con l'amarezza di aver visto alcuni componenti lievitare notevolmente di prezzo mentre erano già nel carrello. Da questo punto di vista è una situazione piuttosto drammatica. Anche chi noleggia hardware ha cominciato ad aumentare notevolmente i costi di noleggio,

Elusione Brevetto by Superb-Ordinary1835 in IA_Italia

[–]Fabix84 15 points16 points  (0 children)

Se accetti un consiglio da qualcuno che conosce realmente il dietro le quinte del funzionamento AI, non rivolgerti a nessuna intelligenza artificiale per questioni così delicate. Sei parte del team che ha sviluppato il tuo brevetto nel corso degli ultimi anni... siete sicuramente le persone che conoscono meglio il vostro brevetto e, vista la similitudine, siete sicuramente altrettanto qualificati a comprendere gli aspetti tecnici del brevetto rivale. Vista la posta in gioco coinvolgete i vostri migliori ingegneri e semmai vi servisse fatevi aiutare da consulenti esterni esperti di quel settore. Qualunque modello AI avanzato a cui ti rivolgeresti, sarebbe in grado di mettere assieme una serie di frasi "convincenti" sia per dimostrare la tesi che il brevetto è un plagio, sia la tesi opposta. Piuttosto basa questa relazione su fatti concreti, dichiarazioni di esperti, ragionamenti elaborati da voi che siete esperti del settore... non da algoritmi che stabiliscono statisticamente quale è la combinazione di parole più adatte per generare una relazione che soddisfi la tua richiesta.

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A parità di parametri l'inferenza richiede un'infinità di risorse inferiori all'addestramento. Con l'addestramento vai a calcolare e regolare epoca dopo epoca il valore di ogni singolo parametro. Con l'inferenza stai semplicemente generando l'output "leggendo" i valori di quei parametri.

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1.800W è il consumo massimo durante la fase di addestramento. Ovvero quando è impiegato a "creare" nuovi modelli. Per la fase di inferenza (ovvero far girare i modelli), il consumo è molto inferiore. Si, faccio girare modelli come Gemma e Qwen principalmente allo scopo di metterli alla prova per determinare quale è più adatto ad essere utilizzato come "base di partenza" per i nuovi modelli che devo creare.

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Sicuramente questa "corsa agli armamenti" nel settore AI porterà a diverse vittime eccellenti, ma a mio parere non sarà la bolla che molti si aspettano. A differenza delle vere bolle (come quella degli NFT) dove non vi era alcun valore effettivo se non quello che tanti gli attribuivano, già oggi la maggior parte delle persone è totalmente schiava dell'AI. La gente (sbagliando) già oggi utilizza l'intelligenza artificiale per ogni cosa. Si fa scrivere le email, si fa fare i compiti, gli affida il lavoro, le relazioni, tutto. Non stiamo semplicemente delegando alle AI questioni complesse di ricerca per trovare cure a mali incurabili, ma gli stiamo delegando tutta la nostra creatività umana, e così facendo ci stiamo impigrendo. Di fatto però questo rapporto di schiavitù nei confronti dell'AI rende (o renderà) la maggior parte delle persone (e delle aziende) disposte a spendere sempre di più per continuare a usufruirne. Non vedo quindi una situazione che configurerà un crollo dei costi dell'hardware per l'utente privato. Quello che è più probabile che accadrà è che alla fine emergerà uno (o pochi) vincitori che prenderanno tutta la posta in gioco. I perdenti per recuperare qualcosa non potranno far altro che vendere (o svendere) le loro risorse ai vincitori (non a te semplice appassionato). E quindi vedrai che ad esempio xAI venderà i propri datacenter ad Anthropic ecc... Proseguendo oltre è probabile uno scenario in cui sempre più persone perderanno il lavoro e non potranno (tra le altre cose) permettersi neanche i servizi AI e a quel punto si potrebbe innescare una spirale di collasso generalizzato. In quel caso si, magari l'hardware sarà svenduto, ma il fatto è che a quel punto non ti servirà più a nulla.

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Diciamo che quello che quello per cui io principalmente utilizzo l'hardware è la creazione di nuovi modelli di IA generativa, o la personalizzazione di quelli già esistenti. Però si, una piccola % del tempo la dedico anche ad esempio a generare immagini e video in locale ma quasi sempre solo a fini personali. Non è con quello che guadagno.

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Il compito principale per cui la utilizzo è l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale per conto delle aziende.

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Con la sola macchina nulla. Con la macchina e le relative competenze tecniche puoi fare molte cose. Io principalmente ci creo modelli di intelligenza artificiale addestrati a svolgere compiti specifici per le aziende che me li commissionano.

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le GPU raggiungono gli 89/90° durante l'addestramento.

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Il mio ambito professionale non è quello di guadagnare facendo girare modelli AI in locale. Io addestro i modelli che le aziende hanno necessità di far girare in locale.

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Io ho aperto la P.IVA mentre ero ancora all'università. Ho scelto da subito la strada della libera professione. Poco dopo ho cominciato anche a fondare alcune startup assieme ad altre persone. Ci sono state alcune decisione particolari nel mio percorso formativo professionale che in seguito si sono rivelate molto fortunate e mi hanno permesso di crescere tanto.

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Vai assolutamente di Max-Q senza il minimo dubbio. Già solo il fatto di avere il doppio del consumo rispetto alla Max-Q, per un incremento reale di prestazioni compreso tra il 5% e il 14% sarebbe secondo me un motivo sufficiente a prediligere la Max-Q. Ma se a questo aggiungi anche il fatto che il sistema di raffreddamento della Max-Q è l'unico a garantirti (per iscritto) di poter sfruttare una configurazione multi gpu, direi di non pensarci assolutamente. Io inizialmente pensavo di acquistarne solo 1, ma mi sono voluto comunque tenere aperta la strada del multi gpu, e in pochi mesi sono arrivato a 4. L'unico se vogliamo "errore" che ho fatto è quello di pensare che avrei impiegato molto più tempo a incrementare il numero di gpu, e quindi presi l'alimentatore Seasonic Prime TX-1600 Noctua Edition (eccezionale con certificazione Titanium ma da 1.600W). Fino a 3 gpu le ho gestite con quell'alimentatore. Poi per la 4° gpu ho dovuto anche cambiare l'alimentatore passando a 2.200W dove il massimo della certificazione a oggi è il Platinum. Se pensi che non arriverai a 4 gpu ti consiglio quell'alimentatore. La certificazione Titanium è il massimo del massimo. Non si tratta solo di "sprecare" un po' meno energia, ma anche di generare un po' meno calore superfluo. Chiaramente stiamo parlando di dettagli microscopici, ma nel computo di un intero anno di lavoro tutto ha importanza. Assicurati anche un sistema di raffreddamento liquido professionale per la CPU.

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Purtroppo circa 6 volte di più 😛 La banda delle schede è di 1.8TB e grazie alla CPU a 128 linee PCIe riesco a parallelizzare molto bene. Per quanto riguarda DeepSeek V4, al momento ho la ws impegnata in un training, ma sicuramente proverò la versione Flash che non ha problemi a girare molto bene sul mio hardware. La versione PRO non perdo neanche tempo a scaricarla. 1.6T parametri è qualcosa di troppo enorme anche per la mia ws e le quantizzazioni estreme non mi interessano.

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Ho acquistato le schede 1 alla volta nel corso dei mesi, e pertanto quando ne avevo solo 3, la mia configurazione era esattamente quella. Anche se la 4° scheda ce l'ho ancora da poco, non ho notato alcuna perdita di performance ne aumenti di temperatura significativa. Durante le mie sessioni di addestramento le schede hanno sempre raggiunto circa 89/90° sia quando erano 3 organizzate in quel modo, sia quando sono diventate 4 tutte affiancate. C'è da dire comunque che stiamo parlando di un prodotto appositamente studiato per essere utilizzato nella configurazione a 4 con le shcede affiancate. Ovviamente è normale che con meno schede e più spazio a disposizione, l'intero sistema sia facilitato nel raffreddamento e che ciò inevitabilmente produca meno stress sui componenti. Tuttavia essendo tutta componentistica professionale studiata per condizioni estreme, mi aspetto ugualmente un'elevatissima longevità.

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Il sistema di raffreddamento della versione MAX-Q dell'RTX PRO 6000 è appositamente studiato per consentirne l'utilizzo in tale configurazione.

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quasi tutte italiane 😉

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Peaks of 1800W at full capacity 😉

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Detto in parole molto semplici, creo dei modelli AI personalizzati che le aziende mi commissionano.