- [00:00] 🖥 Componentes principales para PC con ciencia de datos/aprendizaje automático - Los componentes importantes incluyen RAM, CPU, GPU y almacenamiento.
- [01:24]🧠 Consideraciones de RAM para procesar datos - La RAM mínima recomendada es de 8 GB para procesar grandes conjuntos de datos. - Una mayor RAM permite procesar conjuntos de datos más pesados de manera más eficiente.
- [02:49]💾 Opciones y consideraciones de almacenamiento - Se recomienda un mínimo de 500 GB de almacenamiento para mayor flexibilidad.
- [03:55] 🎮 GPU para redes neuronales y aprendizaje profundo - Las GPU son esenciales para procesar redes neuronales de manera eficiente. - Considere las GPU NVIDIA para un rendimiento optimizado en redes neuronales.
- [06:15]💻 Pros y contras de las diferentes opciones informáticas - Las computadoras portátiles ofrecen portabilidad pero pueden tener un rendimiento limitado en comparación con las computadoras de escritorio. - Las computadoras de escritorio permiten una fácil actualización pero carecen de portabilidad. - La computación en la nube proporciona acceso a máquinas potentes sin requisitos de propiedad física.
Ojo con los SSD, SATA vs NVMe, m.2 solo es un form factor, osea como viene el conector fisico, digase 2.5" vs m.2 pero lo que importa en tecnologia es SATA vs NVMe (1.3 a 1.5)
Excelente explicación, ya entendí el x que mi falla constante , me hubiera servido mucho tu video antes de comprar mi equipo , a solucionar el error , gracias ‼️
Que tal un Intel NUC? Y si he usado Claude pegando una lista de números para pedirle mediante un promt que me pronostique secuencias numéricas con CNN o RNN, ellos usan recursos propios en nube? Algo 😊 fue el día en el que vi en el metro a un joven que orgullosamente llevaba una caja con una torre de gamer, pensar en el día que uno vea un chico en el metro llevando orgulloso su torre para correr transformers!😂
Hola Alex, antes que nada, gracias por toda la información y dedicación que compartes en tu excelente canal. Te quiero preguntar que me recomiendas para hacer una aplicación De detección y reconocimiento de Placas/Matriculas/Patentes de auto (ANPR) de una cámara WEB o de una cámara de video vigilancia estándar para una placa de desarrollo de capacidad mediana pero en tiempo real como para dar accesos a los autos en una puerta o una barrera (la iluminación de noche puede ser la adecuada). Con las siguientes opciones y saber cuál recomiendas ( si tienes alguna otra, bienvenida la sugerencia) - Placa de desarrollo: Raspberry Pi, Google Coral, ASUS Thinker Edge, Jetson Nano , etc. - Lenguaje de Programación: Python, C++, Java, .Net, Nod.js, etc - Librerias y/o Framework / tolos : Yolo, OpenCV, OCR, de preferencia no Cloud - Para entrenar al modelo que forma me recomendarías, o si ya existe uno que se pueda adquirir para mi caso - Me encuentro en México y las matrículas sólo serian del país De antemano gracias por las sugerencias que me puedas hacer para este proyecto. Feliz comienzo de año y mucho éxito para ti y tu canal.
Alex genio , capo ¡ gracias por la info ¡ ¿ en algún momento harías algún curso ? Me da la impresión que serias muy bueno explicando y enseñando ¡ Saludos
Hola como estas? Me encanto el video. Siento que esta muy bien explicado. Te quería preguntar quiero trabajar como analista de datos, me compre una notebook y viene con el sistema operativo qubumtu, te quería preguntar si le dejo ese o lo tengo que cambiar por Windows?
Muy bueno, la verdad apenas te empecé a ver pero me ha gustado mucho tu manera de explicar, tengo unas preguntas, ¿Que tan buena es la mac mini m2 para este tipo de trabajos? y la otra es ¿ya tienes cursos de IA?
Quizas suene a una tonteria, pero so hay dinero puedes comprar una laptop sencilla y usar por acceso remoto una de escritorio, de esa manera puedes trabajar por ratos desde distintos lados
Disculpa la ignorancia, pero ¿Cómo se hace esto? ¿La de escritorio siempre tiene que estar prendida? ¿Y cómo haces la conexión entre ambas? Estoy aprendiendo desde cero y todavía no entiendo mucho, pero uso Mac y estoy viendo que me tengo que cambiar de equipo, y por eso mi pregunta.
@@alejandrocardenas5256 requieres un programa para uso desatendido, como anydesk. Configuras acceso total para que no necesites autorizar desde la otra máquina y habilitas el wake on lan, que básicamente permite que enciendas la PC de escritorio y así no esté siempre encendida.
@@alejandrocardenas5256 ¡Hola! No sé si todavía te sirva esta información, pero aquí va: No es necesario que el PC esté encendido todo el tiempo. Existe un protocolo llamado Wake on LAN que permite encenderlo de forma remota cuando lo necesites. Para acceder al PC de manera remota, puedes configurarlo como un servidor; una opción es instalar Ubuntu Server y utilizar SSH para controlarlo y gestionarlo desde cualquier lugar.
@@zetrax774 creo que para hacer eso tengo que instalar y aprender a usar ubuntu y SSH (que no tengo la más mínima idea qué es) aparte de comprarme una computadora de escritorio... me parece bastante dificil, Gracias igual por tu respuesta.
Ando empezando para data sciense pero queria empezar con data analytics con una rtx3050ti nitro acer de 32gb y procesador 11th gen intel i5 11400h @ 2.70Ghx, 2688 Mh ? Tarjeta grafica de 4gb ram
En algunos conceptos te equivocaste, no es dico sólido y duro es disco mecánico y duro o sólido, y no es m.2 ni NVMe porque el m.2 es el nombre del puerto y el NVMe es el tipo de memoria
Estoy por armar un PC para IA, redes neuronales, uso de creación de imágenes con IA usando stable difussion, tengo dos ya de antes gtx 1660 ti y una rtx 3060. Mí duda es en procesador AMD 7950X o core i9 14900K en precio es muy similar, en este caso cual procesador me recomiendan y con respecto a la competencia? Muchas gracias
Yo me aloqué y compré una gpu china barata de amd de 8 gb XD, potencialmente en el futuro le ando viendo a la serie 7000 de amd. Nvidia si es muy útil pero sus precios son otra cosa
yo. tenia una duda, si adquiero una Mac con procesador m2 se. podría usar para machine. learning o específicamente necesitamos una gpu dedicada en lugar de usar el mismo procesador para el trabajo y si fuera posible, se podría usar RAPIDS, hace tiempo iba. a tomar la certificación por Nvidia pero desconocía y la verdad estaba pensando en armar una pc. componente. por componente pero me quedo esa duda y no tome el curso :( por el dinero era. pc o el curso xD y usar la Mac con una maquina virtual tmbn me surgieron. dudas por si funcionaria o no, desconozco si rapids a fuerzas te pide cuda cores, Alienware! :v
11 หลายเดือนก่อน +1
Yo usaba una mac book pro hace años, y hay algunas cosas puedes hacer sin problemas, sobre todo si usas hadoop, spark y herramientas de ese tipo para trabajar con grandes volumenes de datos, pero para entrenar tus propios modelos, si terminé haciéndolo en google colab, porque la macbook no jaló bien, sobre todo porque ese tipo de modelos se entrenan con GPU., ya sabes los tensors y esas características que un equipo básico no trae, me refiero a que es mas de GPU que de CPU.
Muy buena información.. Soy nuevo en el tema de la IA y quiero iniciarme en esta tecnología. Una pregunta, ¿la tarjeta Nvidia RTX 4060 TI de 16GB me resultaría suficiente para trabajar con IA? Gracias por tu ayuda y atención.
Hola, cómo estás? Existe algo como cuello de botella en data science ? Quiero armar una PC con un ryzen 7 5700g y una RTX 3070? Se limitará la eficiencia de la placa de video?
Estoy empezando en ML y tengo una pregunta, es para aplicaciones como segmentación semántica 3D es mejor usar colab pro o máquina local (tengo un core i5 sin tarjeta gráfica 😅) creó saber la respuesta pero no entiendo aún mucho sobre esos temas. Gracias por el vídeo
Hola! Sin duda te recomiendo coñab en ese escenario. En tu pc puede que no se pueda o tome mucho tiempo. La grafica es super importante para este tipo de tareas
En general si se hacen un poco mas lentos los cálculos, es que con NVIDIA hay software como CUDA y CUDNN que optimizan los cálculos. Aparte, puede que haya algunos problemas de compatibilidad lo cual requiere que te metas un poco mas a fondo para hacer las adaptaciones.
Pregunto desde una total ignorancia. ¿Qué tan relevante es el cuello de botella entre un procesador y una tarjeta grafica para el entrenamiento de una red neuronal? Por ejemplo con un Core i5-11300H con una nvidia rtx 4070 ti super (?) tengo intenciones de armar mi pc, pero por ahora solo puedo comprar la tarjeta grafica y usarla como egpu con mi laptop, pero no se si el cuello de botella es muy relevante para el entrenamiento de una red neuronal. Agradecería su respuesta.
Es una muy buena pregunta, te doy mi opinión. Imagino que si hay un impacto, especialmente si realizas algunas operaciones en el CPU durante entrenamiento (pre procesamiento de imagenes, modificacion de matrices etc.), pero no creo que sea muuuy grande el impacto ya que como funciona gran parte del entrenamiento es que los datos se cargan directo a la RAM del GPU y ahi se realizan las operaciones. Aparte con los 4 núcleos (8 virtuales) de tu CPU creo que estas en buen lugar, no creo que habría un cuello de botella notable.
Tengo la misma pregunta que rodweiser.... Tengo un CPU y tengo dos gráficas RTX 3080ti... Pero solo tengo puesta una para cnn solo conecto la otra y ya ? O tiene que trabajar de manera de nvlink ? O algo de referencia
Con NVLINK te aseguras que tu maquina vea dos GPUs "como uno", pero si no tienes eso puedes conectar las tarjetas y usar pytorch/tf para hacer paralelismo de datos. Entonces cada GPU trabaja de manera independiente haciendo cálculos en paralelo.
hola, espero alguien tuviera la amabilidad de contestar mi duda. Quiero estudiar ciencia de datos, pero mi única pregunta es... La gente que ya está titulada como científico de datos o gente que está estudiando este carrera, que me recomiendan? comprar un PC o una laptop, claramente el enfoque que cada universidad le de es distinto, pero creo que habrán muchas cosas en común, que me recomiendan, PC o Laptop?
Hola estoy por terminar la carrera en IA, te comparto mi experiencia: En los primeros semestres se suelen ver temas básicos de tronco común, es por eso que no se requiere mucho poder computacional, además tendrás que entregar trabajos, hacer presentaciones y prácticas; la mayoría de nosotros ocupa laptops porque hay que estar llevándolas a la escuela, yo en particular ocupo una sencilla para eso (8 ram, i5 6ta, 250 almacenamiento). Ya cuando los temas sean más enfocados en tu área será necesario algo más potente ahí te recomiendo una PC de escritorio. Así que mi recomendación es iniciar con laptop sencilla incluso de segunda mano y ahorrar para la de escritorio. Eso también depende de tus capacidades económicas y qué tan seguro sea para ti andar transportando una laptop cara y pesada todo el tiempo, sino tienes problemas con eso compra una laptop buena desde un inicio y cuando se pongan exigentes los algoritmos de datos puedes ocupar cómputo en la nube. Saludos.
Para procesadores, entra mas nucleos mejor, importante que tenga instruccciones avx512, para la grafica ancho de banda con bus arriba de 192bits , y 8gb para arriba, , y por tu salud mental alejate de AMD a toda costa , por lo menos en el 2023 ya que rocm aun no es muy bueno
con NVLINK te aseguras que tu maquina vea dos GPUs "como uno", pero si no tienes eso puedes conectar las tarjetas y usar pytorch/tf para hacer paralelismo de datos. Entonces cada GPU trabaja de manera independiente haciendo cálculos en paralelo.
1. La calidad de tus videos es muy elevada 2. Habria alguna desventaja si combino un procesador de Amd como el ryzen 5 5500 con una grafica de nvidia sobre las misma combinacion pero con un procesador de intel para trabajar con entrenamientos de modelos para deteccion de objetos
Hola! Si es para IA sin duda alguna GPU nvidia. Depende que tipo de modelos quieras correr seria lo que te ayude a decidir cual modelo en especial. Ya he usado todas mis GPU en Ubuntu y en terminos de IA no he tenido problema alguno.
Entonces para IA es mejor una 4060 que una 3060, ambas de laptop,es que estoy a punto de comprarme una lap pero estoy indeciso entre una que tiene un i7 13620h y una 4060 y otra que tiene un i7 12700h y una 3060, cual es mejor desde el punto de vista que la voy a usar principal para IA?
En el video lo dijo, dice que mayor a 200 pero eso seria si usted utiliza bases de datos bastante grandes, pero si son proyectos pequeños y asi, entonces menos de eso estaria bien por ejemplo con una Nvidia Geforce RTX 3050 la cual tiene mas de 2000 cuda cores y 80 tensor cores estaria bien
Estoy empezando en este mundo, vengo del marketing digital y la ciencia de datos me atrapo, deséenme suerte banda, yo les deseo lo mismo.
Cómo te ha ido?
Es el área que más se está buscando en el extranjero y que más dinero está dando (a parte del desarrollo backend)
Yo estoy estudiando IA, y veo tus videos como inspiración, me gusta lo que explicas y el dominio del tema, eres grande :D
Muchas gracias Oscar!
Como puedo empezar en la IA?
- [00:00] 🖥 Componentes principales para PC con ciencia de datos/aprendizaje automático
- Los componentes importantes incluyen RAM, CPU, GPU y almacenamiento.
- [01:24]🧠 Consideraciones de RAM para procesar datos
- La RAM mínima recomendada es de 8 GB para procesar grandes conjuntos de datos.
- Una mayor RAM permite procesar conjuntos de datos más pesados de manera más eficiente.
- [02:49]💾 Opciones y consideraciones de almacenamiento
- Se recomienda un mínimo de 500 GB de almacenamiento para mayor flexibilidad.
- [03:55] 🎮 GPU para redes neuronales y aprendizaje profundo
- Las GPU son esenciales para procesar redes neuronales de manera eficiente.
- Considere las GPU NVIDIA para un rendimiento optimizado en redes neuronales.
- [06:15]💻 Pros y contras de las diferentes opciones informáticas
- Las computadoras portátiles ofrecen portabilidad pero pueden tener un rendimiento limitado en comparación con las computadoras de escritorio.
- Las computadoras de escritorio permiten una fácil actualización pero carecen de portabilidad.
- La computación en la nube proporciona acceso a máquinas potentes sin requisitos de propiedad física.
*el avance tecnologico trajo una nueva carrera profecional*
*especialisados en IA*
¡Gracias!
Muchas cosas que corregir en tu video, espero y sigas mejorando.
Ojo con los SSD, SATA vs NVMe, m.2 solo es un form factor, osea como viene el conector fisico, digase 2.5" vs m.2 pero lo que importa en tecnologia es SATA vs NVMe (1.3 a 1.5)
Excelente explicación, ya entendí el x que mi falla constante , me hubiera servido mucho tu video antes de comprar mi equipo , a solucionar el error , gracias ‼️
buen video loco gracias
😮 Crack me dejaste sin palabras explicas muy bien. Un Abrazo.
Excelente explicación, súper clara para personas que no tienen conocimiento en temas de infraestructura de TI ;) Saludos
Gracias, justo lo que necesitaba saber
Me alegra que te haya servido!
¿Cuál micrófono usas? Se escucha muy bien
Siempre adivinas lo que necesito, jajajaja literal lo estaba investigando.
Gracias al algoritmo
Que tal un Intel NUC? Y si he usado Claude pegando una lista de números para pedirle mediante un promt que me pronostique secuencias numéricas con CNN o RNN, ellos usan recursos propios en nube? Algo 😊 fue el día en el que vi en el metro a un joven que orgullosamente llevaba una caja con una torre de gamer, pensar en el día que uno vea un chico en el metro llevando orgulloso su torre para correr transformers!😂
Que gran video, aportas mucha info y explicas muy bien. Graxxx
Muchas gracias por tu comentario! Que bueno que te fue de ayuda :)
las laptops si las vas a usar como trabajo, deberian ser mobile workstation, yo uso DELL Precision 7660 y tienen el soporte de la marca misma
Hola Alex, antes que nada, gracias por toda la información y dedicación que compartes en tu excelente canal.
Te quiero preguntar que me recomiendas para hacer una aplicación De detección y reconocimiento de Placas/Matriculas/Patentes de auto (ANPR) de una cámara WEB o de una cámara de video vigilancia estándar para una placa de desarrollo de capacidad mediana pero en tiempo real como para dar accesos a los autos en una puerta o una barrera (la iluminación de noche puede ser la adecuada).
Con las siguientes opciones y saber cuál recomiendas ( si tienes alguna otra, bienvenida la sugerencia)
- Placa de desarrollo: Raspberry Pi, Google Coral, ASUS Thinker Edge, Jetson Nano , etc.
- Lenguaje de Programación: Python, C++, Java, .Net, Nod.js, etc
- Librerias y/o Framework / tolos : Yolo, OpenCV, OCR, de preferencia no Cloud
- Para entrenar al modelo que forma me recomendarías, o si ya existe uno que se pueda adquirir para mi caso
- Me encuentro en México y las matrículas sólo serian del país
De antemano gracias por las sugerencias que me puedas hacer para este proyecto.
Feliz comienzo de año y mucho éxito para ti y tu canal.
Estoy aprendiendo ML y PLN con mi PC para CGI: intel i9 14900k 128GB Ram, 3- m.v2 2Tb cu. nvidia 4080xt
vas casi igual que yo, un i9 13900K, 64GB en ram Quad-Channel, 4NVMe de 1tb, una RTX4080
Me gusta mucho Tus videos. Gracias por los tutoriales
Muchas gracias por tu comentario Francis.
Alex genio , capo ¡ gracias por la info ¡ ¿ en algún momento harías algún curso ? Me da la impresión que serias muy bueno explicando y enseñando ¡ Saludos
Hola Martin,
Justo estoy trabajando en uno con los básicos de redes neuronales.
Saludos!
Bro, ¿que lap me recomiendas comprar para la licenciatura en ciencia de datos e IA?
Justo el vídeo que estaba buscando
Hola como estas? Me encanto el video. Siento que esta muy bien explicado. Te quería preguntar quiero trabajar como analista de datos, me compre una notebook y viene con el sistema operativo qubumtu, te quería preguntar si le dejo ese o lo tengo que cambiar por Windows?
Fenomenal vídeo, difícilmente se puede resumir mejor tocando todos los temas relacionados, gracias!
Muchas gracias! Justo busco no caer en mucho detalle y un video de 40 minutos ni uno muy por encima de 3.
Saludos!
Me parece que estas recomendaciones hay que actualizarlas, para la IA generativa.
Saludos!
Excelente video, muy útil como siempre
Hola amigo, en que ayuda comprar un procesador con NPU integrado como los INTEL CORE ULTRA ?
Muy bueno, la verdad apenas te empecé a ver pero me ha gustado mucho tu manera de explicar, tengo unas preguntas, ¿Que tan buena es la mac mini m2 para este tipo de trabajos? y la otra es ¿ya tienes cursos de IA?
Muy buen video!
Muchas gracias Santiago, espero que el algoritmo si lo haya mostrado esta vez jaja
Saludos!
@@AMPTech por supuesto Alex. Para que aprenda, hay que entrenarlo! Jajaja.
Abrazo!
Quizas suene a una tonteria, pero so hay dinero puedes comprar una laptop sencilla y usar por acceso remoto una de escritorio, de esa manera puedes trabajar por ratos desde distintos lados
Disculpa la ignorancia, pero ¿Cómo se hace esto? ¿La de escritorio siempre tiene que estar prendida? ¿Y cómo haces la conexión entre ambas?
Estoy aprendiendo desde cero y todavía no entiendo mucho, pero uso Mac y estoy viendo que me tengo que cambiar de equipo, y por eso mi pregunta.
@@alejandrocardenas5256 requieres un programa para uso desatendido, como anydesk. Configuras acceso total para que no necesites autorizar desde la otra máquina y habilitas el wake on lan, que básicamente permite que enciendas la PC de escritorio y así no esté siempre encendida.
@@alejandrocardenas5256 ¡Hola! No sé si todavía te sirva esta información, pero aquí va:
No es necesario que el PC esté encendido todo el tiempo. Existe un protocolo llamado Wake on LAN que permite encenderlo de forma remota cuando lo necesites. Para acceder al PC de manera remota, puedes configurarlo como un servidor; una opción es instalar Ubuntu Server y utilizar SSH para controlarlo y gestionarlo desde cualquier lugar.
@@zetrax774 creo que para hacer eso tengo que instalar y aprender a usar ubuntu y SSH (que no tengo la más mínima idea qué es) aparte de comprarme una computadora de escritorio... me parece bastante dificil, Gracias igual por tu respuesta.
Muy buen vídeo, muchas gracias
¡Muchas gracias!
Hola gracias por tus guías.
Ando empezando para data sciense pero queria empezar con data analytics con una rtx3050ti nitro acer de 32gb y procesador 11th gen intel i5 11400h @ 2.70Ghx, 2688 Mh ? Tarjeta grafica de 4gb ram
En algunos conceptos te equivocaste, no es dico sólido y duro es disco mecánico y duro o sólido, y no es m.2 ni NVMe porque el m.2 es el nombre del puerto y el NVMe es el tipo de memoria
Que gran video.. estoy buscando como después de tener el PC listo, CÓMO lo configuramos para el mejor rendimiento
Genioooo, graciaaas!
Que buen video!.
Muchas gracias!
muchas gracias!
Recomendarias la gpu rtx 4070 super de 12 gb para machine learning con procesamiento de imagenes
Estoy por armar un PC para IA, redes neuronales, uso de creación de imágenes con IA usando stable difussion, tengo dos ya de antes gtx 1660 ti y una rtx 3060. Mí duda es en procesador AMD 7950X o core i9 14900K en precio es muy similar, en este caso cual procesador me recomiendan y con respecto a la competencia? Muchas gracias
Que buen video bro gracias
Podrías hacer un vídeo roadmap de machine learning.
Saludos.
th-cam.com/video/8nSGUb9zCco/w-d-xo.html
Yo me aloqué y compré una gpu china barata de amd de 8 gb XD, potencialmente en el futuro le ando viendo a la serie 7000 de amd. Nvidia si es muy útil pero sus precios son otra cosa
BUEN trabajo
Yo hago prácticas en bussines intelligence y 8 GB de ram me quedan muy cortas, yo recomendaría 16 ahora en 2024, 32 si te quieres despreocupar
es cierto yo entreno imágenes y ocupo siempre mas de 10GB
yo. tenia una duda, si adquiero una Mac con procesador m2 se. podría usar para machine. learning o específicamente necesitamos una gpu dedicada en lugar de usar el mismo procesador para el trabajo y si fuera posible, se podría usar RAPIDS, hace tiempo iba. a tomar la certificación por Nvidia pero desconocía y la verdad estaba pensando en armar una pc. componente. por componente pero me quedo esa duda y no tome el curso :( por el dinero era. pc o el curso xD y usar la Mac con una maquina virtual tmbn me surgieron. dudas por si funcionaria o no, desconozco si rapids a fuerzas te pide cuda cores, Alienware! :v
Yo usaba una mac book pro hace años, y hay algunas cosas puedes hacer sin problemas, sobre todo si usas hadoop, spark y herramientas de ese tipo para trabajar con grandes volumenes de datos, pero para entrenar tus propios modelos, si terminé haciéndolo en google colab, porque la macbook no jaló bien, sobre todo porque ese tipo de modelos se entrenan con GPU., ya sabes los tensors y esas características que un equipo básico no trae, me refiero a que es mas de GPU que de CPU.
Muy buena información.. Soy nuevo en el tema de la IA y quiero iniciarme en esta tecnología. Una pregunta, ¿la tarjeta Nvidia RTX 4060 TI de 16GB me resultaría suficiente para trabajar con IA? Gracias por tu ayuda y atención.
Hola, cómo estás? Existe algo como cuello de botella en data science ? Quiero armar una PC con un ryzen 7 5700g y una RTX 3070? Se limitará la eficiencia de la placa de video?
Es posible correr modelos de ia en forma local con las tarjetas amd radeon?
MacBook Air con chip M1 sirve?
Estoy empezando en ML y tengo una pregunta, es para aplicaciones como segmentación semántica 3D es mejor usar colab pro o máquina local (tengo un core i5 sin tarjeta gráfica 😅) creó saber la respuesta pero no entiendo aún mucho sobre esos temas.
Gracias por el vídeo
Hola! Sin duda te recomiendo coñab en ese escenario. En tu pc puede que no se pueda o tome mucho tiempo. La grafica es super importante para este tipo de tareas
Gracias.
Gracias por tu vídeo! Pero tengo una AMD RX 580 de 8gb. Demasiado lenta para las operaciones matriciales? :C
En general si se hacen un poco mas lentos los cálculos, es que con NVIDIA hay software como CUDA y CUDNN que optimizan los cálculos.
Aparte, puede que haya algunos problemas de compatibilidad lo cual requiere que te metas un poco mas a fondo para hacer las adaptaciones.
@@AMPTech Hola ,buenas tardes, que tipo de placa madre y enfriador de cpu recomiendas para una computadora de ciencia de datos?
Pregunto desde una total ignorancia. ¿Qué tan relevante es el cuello de botella entre un procesador y una tarjeta grafica para el entrenamiento de una red neuronal? Por ejemplo con un Core i5-11300H con una nvidia rtx 4070 ti super (?) tengo intenciones de armar mi pc, pero por ahora solo puedo comprar la tarjeta grafica y usarla como egpu con mi laptop, pero no se si el cuello de botella es muy relevante para el entrenamiento de una red neuronal. Agradecería su respuesta.
Es una muy buena pregunta, te doy mi opinión. Imagino que si hay un impacto, especialmente si realizas algunas operaciones en el CPU durante entrenamiento (pre procesamiento de imagenes, modificacion de matrices etc.), pero no creo que sea muuuy grande el impacto ya que como funciona gran parte del entrenamiento es que los datos se cargan directo a la RAM del GPU y ahi se realizan las operaciones. Aparte con los 4 núcleos (8 virtuales) de tu CPU creo que estas en buen lugar, no creo que habría un cuello de botella notable.
Tengo la misma pregunta que rodweiser.... Tengo un CPU y tengo dos gráficas RTX 3080ti... Pero solo tengo puesta una para cnn solo conecto la otra y ya ? O tiene que trabajar de manera de nvlink ? O algo de referencia
Con NVLINK te aseguras que tu maquina vea dos GPUs "como uno", pero si no tienes eso puedes conectar las tarjetas y usar pytorch/tf para hacer paralelismo de datos. Entonces cada GPU trabaja de manera independiente haciendo cálculos en paralelo.
Con un M2 o M3 no se puede trabajar?
hola, espero alguien tuviera la amabilidad de contestar mi duda.
Quiero estudiar ciencia de datos, pero mi única pregunta es...
La gente que ya está titulada como científico de datos o gente que está estudiando este carrera, que me recomiendan? comprar un PC o una laptop, claramente el enfoque que cada universidad le de es distinto, pero creo que habrán muchas cosas en común, que me recomiendan, PC o Laptop?
Hola estoy por terminar la carrera en IA, te comparto mi experiencia: En los primeros semestres se suelen ver temas básicos de tronco común, es por eso que no se requiere mucho poder computacional, además tendrás que entregar trabajos, hacer presentaciones y prácticas; la mayoría de nosotros ocupa laptops porque hay que estar llevándolas a la escuela, yo en particular ocupo una sencilla para eso (8 ram, i5 6ta, 250 almacenamiento). Ya cuando los temas sean más enfocados en tu área será necesario algo más potente ahí te recomiendo una PC de escritorio. Así que mi recomendación es iniciar con laptop sencilla incluso de segunda mano y ahorrar para la de escritorio. Eso también depende de tus capacidades económicas y qué tan seguro sea para ti andar transportando una laptop cara y pesada todo el tiempo, sino tienes problemas con eso compra una laptop buena desde un inicio y cuando se pongan exigentes los algoritmos de datos puedes ocupar cómputo en la nube. Saludos.
Una rx 6700xt iria bien para entrenar? Debido a sus 12 gb de vram que las de nvidia ya se van quedando cortas.
Hasta donde tengo entendido, no puedes entrenar con AMD, porque no tiene CUDA.
Para procesadores, entra mas nucleos mejor, importante que tenga instruccciones avx512, para la grafica ancho de banda con bus arriba de 192bits , y 8gb para arriba, , y por tu salud mental alejate de AMD a toda costa , por lo menos en el 2023 ya que rocm aun no es muy bueno
La tarjeta gráfica intel iris xe serviría para redes neuronales??
Yo tengo una duda que placa madre me recomiendas ?
Hola, tengo 3 gpu 360ti. Es posible conectar y utilizar las 3 al mismo tiempo, de forma de obtener una mejor performance trabajando con CNN?
con NVLINK te aseguras que tu maquina vea dos GPUs "como uno", pero si no tienes eso puedes conectar las tarjetas y usar pytorch/tf para hacer paralelismo de datos. Entonces cada GPU trabaja de manera independiente haciendo cálculos en paralelo.
1. La calidad de tus videos es muy elevada
2. Habria alguna desventaja si combino un procesador de Amd como el ryzen 5 5500 con una grafica de nvidia sobre las misma combinacion pero con un procesador de intel para trabajar con entrenamientos de modelos para deteccion de objetos
Que recomendarian para linux en el caso de las GPU??
Hola! Si es para IA sin duda alguna GPU nvidia. Depende que tipo de modelos quieras correr seria lo que te ayude a decidir cual modelo en especial. Ya he usado todas mis GPU en Ubuntu y en terminos de IA no he tenido problema alguno.
Y el i9?
Entonces para IA es mejor una 4060 que una 3060, ambas de laptop,es que estoy a punto de comprarme una lap pero estoy indeciso entre una que tiene un i7 13620h y una 4060 y otra que tiene un i7 12700h y una 3060, cual es mejor desde el punto de vista que la voy a usar principal para IA?
4060
Hola deberías hacer una serie de video haciendo diferente con yolo, pytorch entrenamientos con una Jetson 😢
hola, y las TPUs?
puedo trabajar con redes neuronales con una tarjeta grafica de AMD ?
Tengo entendido que sí, pues ambas son GPU, aunque NVIDIA se ha dedicado a mejorar para las aplicacaciones en IA, ML...
muy bueno
Hola, ¿cuantos tensor cores debe tener un pc para trabajar en Ia?
En el video lo dijo, dice que mayor a 200 pero eso seria si usted utiliza bases de datos bastante grandes, pero si son proyectos pequeños y asi, entonces menos de eso estaria bien por ejemplo con una Nvidia Geforce RTX 3050 la cual tiene mas de 2000 cuda cores y 80 tensor cores estaria bien
@@dimisword968 gracias bro
Me hice bolas 😂
8Gb of RAM? LMFAO
El mundo si sagemaker fuera gratis:🕊️🕊️🏙️🏙️😎
Uy que mundo sería!!!