Como escolher um PC/notebook para Machine Learning & IA

Nesse vídeo vamos falar sobre a importância de cada componente na escolha de uma máquina para machine learning. Nossos cursos completos: bit.ly/cursosDidaticaTech
Conteúdos do vídeo:
- 01:06 PC para estudo de machine learning
- 03:30 Escolhendo a CPU
- 07:13 Núcleos físicos vs lógicos
- 11:28 Quando CPU é o gargalo
- 15:15 Geração da CPU
- 16:38 O que é GPU
- 18:58 Escolhendo a GPU
- 20:38 Custo benefício de GPUs
- 24:24 Escolhendo memória RAM
- 25:36 SSD é relevante?
- 27:30 Escolhendo a placa mãe
- 28:35 Escolhendo Coolers
- 29:43 PC peça por peça
- 31:44 Escolhendo notebooks
- 34:31 Como aprender machine learning
É importante analisar cada peça de um computador ou notebook na hora de comprar. Mas nunca esqueça que o melhor custo-benefício sempre vai depender da aplicação final. Se você pretende trabalhar com algoritmos de marchine learning, deep learning, processamento de linguagem natual, processamento de imagens, aprendizado por reforço, ciência de dados, BI, ou qualquer outra coisa em particular, sua máquina precisa estar alinhada com seus objetivos.
Em resumo, para ciência de dados e inteligência artificial, você deve focar em: núcleos da CPU, memória VRAM da GPU e memória RAM.
#machinelearning

[@AprendendendoPorAcaso]

Tem que tirar o chapéu, você explicou muita coisa nesse vídeo. Não pare de compartilhar conhecimento amigo, você tem o dom de Deus.

[@user-ig5ws3zw1p]

Que aula!!! Muito obrigado e parabéns.

[@arthuriasbeck5015]

Esse vídeo é simplesmente sensacional. Estou pesquisando muito sobre o tema e esse é sem dúvida o melhor que encontrei. E ainda em português. Parabéns a todos os envolvidos.

[@franciscanalgames]

Cara muito bom, vou compartilhar com o povo da Pós- Graduação, vamos fazer um trabalho, onde será necessário projetar um laborátorio de equipamento para IA. Parabéns!!!

[@Baeyk]

Eu amo esse canal

[@nestorflavianomadureirabar8653]

Eu tenho o predator, gostei tanto que tô querendo comprar o que vem com o 3070i rsrsrs . de core i 7, será que não rola muito pegar um com razen 7?

[@user-dc8lx8te1v]

Você acha que eu investir em um xeon e5 2696v3? que é um processador com incríveis 18 núcleos e 36 Threds! Só que tem 2.3Ghz de clock. Ou vc acha melhor eu investir em um ryzen 9 5900x?

[@rodrigoabnunes_]

Alguém teria uma sugestão de componentes (somente as peças do gabinete) que fique por menos de 3mil ? Obrigado

[@giovanesilveiradasilveira994]

Esse Helios Predator com RTX 3060 é um notebook insano, ele permite uma expansão de até 64 gb de ram, além de suporte para dois SSD NVMe para até 2 tb cada e também um slot SSD Sata de até 2 tb; ou seja permite uma expansão de até 6 tb de armazenamento. Sem falar que a Intel disponibiliza a possibilidade de RAID 0 para os dois NVME serem reconhecidos como uma única unidade de 4 tb de armazenamento, se o usuário adicionar 2 ssd nvme de 2tb, e como todos sabemos o RAID 0 dobra a velocidade do nvme, realmente um notebook insano.

[@moniquemonteiro5125]

Em 2020 comprei um Acer Predator Triton exatamente pela configuração monstruosa dele, e pensando em deep learning. De lá pra cá, tudo o que podia dar errado com ele aconteceu: bateria inchou (aliás, nunca teve boa autonomia), um dos SSDs começou a "brigar" com o outro, a placa-mãe queimou e substituí por uma da AliExpress. E agora, para completar, a placa de vídeo (soldada na placa-mãe) parou de funcionar (ao menos do Win10). Enfim, o note hoje é quase uma máquina de escrever. Posso ter dado azar, mas para mim ficou o trauma com essa marca.

[@nestorflavianomadureirabar8653]

2 ssds de 1 tera né? sempre me embolo assim tbm! rsrsrs.

[@moniquemonteiro5125]

Excelente seu vídeo! Puxando agora para 2024 e pensando em rodar e fazer fine tuning em LLMs (do porte de um Lambda 2 da vida), quanto você recomendaria como configuração mínima para núcleos de CPU e memória de vídeo?

Lamba 2 é um modelo bastante pesado. Rodar LLMs requer principalmente grande memória VRAM na GPU, portanto vc pode focar nesse aspecto

[@rockgil1313]

Ótimo vídeo. Na sua opinião vale a pena investir em um CPU Xeon E5 2680 V4 para estudar/pesquisar/trabalhar com IA ???

Depende do seu objetivo. Se a ideia é ter muitas threads, eu optaria por uma CPU mais moderna da AMD

[@vo3474]

Excelente vídeo. E quanto aos Macs M1 em diante, são também recomendados ou é preferível um hardware que aceite Linux?

A questão não é tanto o sistema operacional, mas o hardware. Em termos de sistema, não vejo problema no MAC... O próprio Windows raramente será um problema, exceto quando a aplicação for bastante específica no quesito tempo de resposta com o SO. O 'problema' maior do MAC na minha opinião é o hardware em termos de GPU, pois Apple (até agora) não é competitiva com Nvidia/AMD nesse quesito pensando em deep learning.

[@vo3474]

​​@ Entendido. Eu achava que os Macs com M1 e M2 haviam superado esse problema. Muito obrigado pela resposta detalhada!

[@LuigiBassorici]

Na área de data science as empresas costumam disponibilizar a máquina ao profissional ?

[@alexandreeduardo424]

em qualquer setor/tipo de empresa na área de tecnologia isso varia de empresa pra empresa. Algumas sim, outras não. É apenas um diferencial competitivo. Não é regra.

[@alex_br]

Em relação aos novos Macbook pro M2, qual sua opinião ? (modelo intermediário: 32GB DDR, 12-Core Cpu + 19-Core Gpu + 16-Core Neural Engine) Maquina suficiente pra aplicações com ML e DL, ou muito marketing ?

Para operações de ML que envolvam apenas CPU, é uma boa máquina, mas para deep learning, Mac costuma deixar a desejar. Isso não parece ter mudado nas últimas versões, apesar de que eu particularmente não tenho um para testar. Isso não significa que não seja suficiente, você vai conseguir trabalhar com muita coisa, apenas falando em termos comparativos a Nvidia ainda domina esse segmento de GPUs para DL

[@alex_br]

@ Excelente! Muito obrigado pelo retorno! Estou adquirindo um mac pro pensando em dev, mas em breve devo investir em um desktop então (dedicado). Vou me tornar aluno na plataforma de vocês! #ConteúdoMuitoBom!

[@gustav9191]

Tenho um PC, i5 12400, 32 gb ddr4, rtx 3060 12gb, 1tb nvme. Essa configuração seria suficiente para trabalhar com machine learning e deep learning?

Com certeza, vai conseguir rodar muita coisa!

[@guimaraesalysson]

E para deep learning na prática ? Não como em pesquisa, mas em empresas

Mesma lógica. Se os dados da empresa não forem imagens/vídeos ou conteúdos pesados, uma GPU mediana tranquilamente dá conta do recado

[@mauricioaraujo4282]

Você era músico...

[@liviabp]

voce acha que o dell g15 com placa de video 3050 é uma boa opção pra trabalhar com deep learning?

[@douglassaturnino2699]

Estou com a mesma dúvida

É uma opção válida sim, vc vai conseguir fazer bastante coisa

[@ifelse-lk1ug]

sem 32g de ram eu não consigo !

[@luzeniltonjr.4049]

Se tiver a cara de um alienígena na tampa pode comprar que é sucesso

[@fernando3289]

tu não tinha um canal de música?? n sei se to ficando maluco

[@bentodev]

Conhecia ele daqui e pesquisando sobre teoria musical encontrei esse canal... o cara eh brabo www.youtube.com/@DescomplicandoMusica

[@LysiasRS]

Música e ciências exatas são basicamente a mesma coisa! Tudo a ver ...