¿Qué pasará si usas una computadora portátil para ejecutar el modelo?

1. Rendimiento insuficiente: muchos modelos de aprendizaje profundo requieren unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alta gama para entrenarse en un tiempo razonable. La mayoría de las computadoras portátiles tienen un rendimiento de GPU más bajo, por lo que puede llevar más tiempo completar las tareas de capacitación.

2. Mala disipación de calor: el proceso de entrenamiento requiere muchos recursos informáticos, lo que hará que la computadora portátil se caliente mucho. Si el sistema de enfriamiento no es lo suficientemente potente, puede provocar que la computadora falle o cause daños por sobrecalentamiento.

3. Alto consumo de energía: entrenar modelos de aprendizaje profundo requiere mucha energía. El alto consumo de energía puede hacer que la batería de su computadora portátil se agote más rápido y puede requerir que permanezca conectado a un cargador durante un período prolongado de tiempo.

4. Espacio de almacenamiento limitado: los modelos de aprendizaje profundo suelen requerir una gran cantidad de espacio de almacenamiento para guardar parámetros y pesos. Si su computadora portátil no tiene suficiente memoria y capacidad de disco duro, es posible que no pueda entrenar modelos grandes.