Menjalankan Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Secara Lokal: Panduan Komprehensif

Menjalankan model AI canggih seperti Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 secara lokal menawarkan kontrol dan fleksibilitas yang tak tertandingi bagi pengembang dan peneliti, tetapi bisa menjadi tantangan. Berikut adalah cara Anda dapat membuka potensi penuhnya dalam proyek AI Anda.

Pengantar Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503

Apa itu Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503?

Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 adalah varian yang ditingkatkan dari Mistral Small 3, dengan kemampuan multimodal yang mengesankan dan 24 miliar parameter. Model ini unggul dalam penalaran berbasis teks dan tugas visi, seperti analisis gambar, pemrograman, penalaran matematis, dan mendukung lebih dari dua lusin bahasa. Jendela konteksnya yang luas hingga 128.000 token membuatnya cocok untuk agen percakapan, pemahaman dokumen panjang, dan penerapan yang sensitif terhadap privasi.

Mengapa Menjalankan Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Secara Lokal?

Menjalankan model ini secara lokal memberikan fleksibilitas dan kontrol, ideal untuk proyek yang memerlukan privasi atau kustomisasi tertentu. Ini memungkinkan pengembang untuk menghindari ketergantungan pada cloud dan memanfaatkan kemampuan AI yang kuat tanpa masalah latensi.

Persyaratan Perangkat Keras

Sebelum Anda mulai, pastikan pengaturan Anda memenuhi persyaratan perangkat keras minimum:

• GPU: GPU kelas atas seperti NVIDIA RTX 4090 atau H100 SXM disarankan untuk eksekusi yang lancar.
• RAM: Setidaknya 32 GB, tetapi 64 GB lebih disukai untuk tugas berskala lebih besar.
• Ruang Disk: Sekitar 200 GB untuk penyimpanan model dan alat terkait.

Persyaratan Perangkat Lunak

1. Jupyter Notebook: Menyediakan lingkungan yang ramah pengguna untuk menjalankan dan menguji model AI.
2. vLLM: Memerlukan build malam untuk menjalankan model Mistral; Anda perlu menginstalnya menggunakan:

   pip install vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly --upgrade

   Kemudian, Anda dapat menyajikan model dengan:

   vllm serve mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 --tokenizer_mode mistral --config_format mistral --load_format mistral --tool-call-parser mistral --enable-auto-tool-choice --limit_mm_per_prompt 'image=10' --tensor-parallel-size 2

3. NodeShift atau Penyedia Cloud: Opsional untuk penerapan berbasis cloud. NodeShift menawarkan instance GPU yang terjangkau yang ideal untuk pengaturan dan pengujian.

Langkah-langkah untuk Menjalankan Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Secara Lokal

Langkah 1: Menyiapkan Lingkungan Anda

Pastikan Anda memiliki GPU yang kompatibel dan RAM yang memadai. Instal Jupyter Notebook untuk berinteraksi dengan model.

Langkah 2: Menginstal vLLM

Jalankan perintah untuk menginstal build malam vLLM seperti yang dijelaskan di atas. Ini memastikan kompatibilitas dengan model Mistral Small.

Langkah 3: Menerapkan Model

Gunakan perintah yang diberikan untuk menyajikan model di vLLM. Anda mungkin perlu menyesuaikan parameter untuk lingkungan spesifik Anda.

Tips Tambahan untuk Kinerja Optimal

• Gunakan CPU hanya jika perlu: Untuk tugas yang lebih ringan, pertimbangkan untuk menggunakan CPU untuk menghemat sumber daya GPU.
• Optimasi Memori: Secara teratur bersihkan file model yang tidak terpakai dan alokasikan RAM yang cukup untuk mencegah kelebihan beban.
• Jaga Perangkat Lunak Tetap Terbaru: Tetap diperbarui dengan build malam terbaru untuk vLLM dan alat lainnya untuk mengatasi masalah yang diketahui.

Manfaat Menjalankan Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Secara Lokal

1. Privasi: Tangani data sensitif tanpa mengeksposnya ke layanan cloud.
2. Kustomisasi: Sesuaikan model untuk tugas tertentu tanpa batasan cloud.
3. Kecepatan dan Latensi: Latensi yang berkurang, memungkinkan iterasi yang lebih cepat dalam pengembangan.

Namun, jangan lupakan manfaat LightNode untuk skalabilitas dan kinerja jika Anda perlu bertransisi dari lokal ke lingkungan cloud: temukan lebih lanjut tentang LightNode di sini.

Kesimpulan

Menjalankan Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 secara lokal menawarkan banyak peluang bagi pengembang dan peneliti yang ingin memanfaatkan teknologi AI mutakhir. Dengan kemampuan mengesankan dalam tugas teks dan visi, model ini menonjol sebagai alat serbaguna untuk menciptakan aplikasi AI yang kuat. Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan mengoptimalkan lingkungan Anda, Anda dapat membuka potensi penuhnya dalam proyek Anda. Apakah Anda ingin membuat agen percakapan, melakukan analisis gambar yang canggih, atau menangani tugas penalaran yang kompleks, Mistral Small 3.1 adalah pilihan menarik yang menyeimbangkan kinerja dengan efisiensi operasional.