测试你的机器的 ML 工作负载能力!
在这一年里,我们看到了 新的人工智能联盟 的成立,以及一些人对 人工智能模型的开源定义 的质疑,但我们仍然看到了大量的新发展。
其中一项进展就是人工智能基准测试领域,流行的 Geekbench ML 在其最新版本中做了一些非常酷的事情。
正在发生的事情: 在 最近的公告 中,Primate Labs 宣布发布 Geekbench ML 0.6 ,并提供一份早期的圣诞礼物,以支持 Linux。
此版本的 Geekbench ML 作为预览版本发布,现已可用于 Linux、Windows 和 macOS。
可以期望什么:好吧,对于初学者来说,你可以期望所有平台上的基准测试体验都是相同的,因为它们都使用相同的模型和数据集。
顺便说一下,由于实施了新的框架,Geekbeench 的内部版本 TensorFlow Lite 也得到了升级,因此这些功能得到了改进。
他们还在 Geekbench ML 0.6 版本中添加了三种新类型的工作负载:
- 深度估计,这是一项有助于模拟常见相机软件效果的工作。
- 风格转移,该工作负载将模拟生成式人工智能如何在常见用例中发挥作用,如复制照片风格以创建不同的照片。
- 图像超分辨率,该工作负载将模拟人工智能驱动的图像增强。
但是,有一件重要的事情需要注意。对于 Linux,Geekbench ML 0.6 没有图形用户界面(GUI),用户只能使用命令行工具。稍后会详细介绍。
因此,尽管我们距离计划于 2024 年某个时候发布的 Geekbench ML 1.0 版本还有一段距离,但这是一个不错的版本,但也存在一些问题。但是,我很高兴看到他们为 Linux 提供了一个移植。
就我们的主题而言,你想在 Linux 系统上运行 Geekbench ML 吗?**
运行 Geekbench ML Benchmark 的方法
首先,你必须从 Geekbench 网站(链接如下)下载 tar.gz 文件。
此后,解压它,在同一目录中打开终端窗口,然后运行以下命令:
./banff
📋 在运行基准测试之前,请确保你有可用的互联网连接。
然后它应该开始运行基准测试,你将看到正在实时运行的模型和数据集。
基准测试完成后,将显示确认提示,引导你在线查看基准测试结果。
你可以在 Geekbench 浏览器 上查看我的基准测试结果,我承认这并不起眼,但这是我的系统的微不足道的分数😄。
要在 Linux 上运行 Geekbench ML,开发人员建议满足以下系统要求:
- CPU: AMD 或英特尔
- 内存: 至少 2 GB
- 操作系统: Ubuntu 18.04 LTS(64 位)或更高版本
你可以从 官方网站 获取 tar.gz,只需解压即可开始。
💬 我真的希望他们在未来的 Linux 版 Geekbench ML 中添加 GUI。你怎么认为?
(题图:DA/08ae5808-f406-4a05-a30c-f1d1d36f7c35)
via: https://news.itsfoss.com/geekbench-ml-benchmark-app/
作者:Sourav Rudra 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy
本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出