«Торрент для запуска ИИ»: вышла утилита для распределённого запуска ИИ-моделей на любом оборудовании

Большие языковые модели искусственного интеллекта требуют значительных ресурсов не только при обучении, но и при запуске — необходимы существенные объёмы оперативной памяти и мощные графические процессоры. Альтернативу предложили создатели Exo — бесплатной программы для распределённого запуска ИИ на нескольких устройствах. Почти как торренты, только для запуска ИИ.

Обзор видеокарты Acer Nitro Intel Arc B580 OC

Компьютер месяца — сентябрь 2025 года

В чем уникальность зум-камеры HUAWEI Pura 80 Ultra?

Обзор ноутбука HONOR MagicBook Pro 16 HUNTER 2025. Для игр? Для работы? Для игр и работы!

Ноутбуки HONOR MagicBook: технологии, дизайн и производительность для любых задач

Шестиядерники за 10 тысяч рублей — сравнение и тесты

Обзор планшета HUAWEI MatePad 11,5'' (2025): апгрейд без бликов

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Pro: разумный флагман с мощнейшей камерой

Источник изображения: github.com/exo-explore/exo

Приложение позволяет объединять вычислительные ресурсы нескольких компьютеров, смартфонов и даже одноплатных компьютеров, в том числе Raspberry Pi, для запуска моделей, с которыми ни одна из имеющихся в распоряжении пользователя систем не справилась бы самостоятельно. Ресурсы устройств объединяются по одноранговой сети.

Exo динамически распределяет нагрузку, создаваемую большой языковой моделью, по доступным в сети устройствам, размещая её слои, исходя из доступного объёма оперативной памяти и имеющейся вычислительной мощности. Поддерживаются LLaMA, Mistral, LlaVA, Qwen и DeepSeek. Программа устанавливается на устройства под управлением Linux, macOS, Android или iOS — версии под Windows пока нет. Для работы Exo требуется минимальная версия Python 3.12.0 и, в случае машин под Linux с графикой Nvidia, ряд других компонентов.

Модель ИИ, требующую 16 Гбайт оперативной памяти, можно запустить на двух ноутбуках с 8 Гбайт на каждом; а мощную DeepSeek R1, которой нужны 1,3 Тбайт памяти, в теории можно запустить на кластере из 170 Raspberry Pi 5 с 8 Гбайт. Скорость сети и задержка могут снизить качество работы модели, и разработчики Exo предупреждают, что устройства небольшой производительности способны замедлить ИИ, но с каждым добавленным в сети устройством общая производительность увеличивается. Нельзя также забывать об угрозах безопасности, которые неизбежно возникают при совместном выполнении рабочих нагрузок на нескольких машинах. И даже с учётом этих оговорок Exo представляется перспективной альтернативой облачным ресурсам.