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无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

安装 Nvidia 容器工具包。

Qwen1.5 开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 入门教程开篇

使用门槛本地部署电脑的硬件配置需满足： · Widows系统：内存8G以上，Nvidia（英伟达）显卡，显卡内存4G以上，硬盘空间500G以上。

Stable Diffusion 文生图入门教程

国内外开源大语言模型一览表

instruction-following Chinese LLaMA/Pythia/GLM model tuning methods which can be trained on a single Nvidia

大模型

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

、 “做个自我介绍”、 “你好” Llama3 会用中文回答： “我是AI在手” （如下图） 1、环境安装 # nvidia 显卡显存16G

Llama3 对话问答模型

【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

所有这些实验都是在 8 块 NVIDIA A100-40GB GPU 上进行的，实验细节请参考我们的论文。

训练大模型 belle

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

XSDL软硬件要求：操作系统 Win10/WIN11/Linux 内测 16GB RAM 显卡 Nvidia RTX20+ ，AMD (Linux) 显存 8GB+ RAM 这是官方给出的说明

comfyui sdxl 文生图

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

监听显卡，每 1 秒刷新一次：watch -n -1 -d nvidia-smi 四、结论模型推理服务部署GPU配置推荐如下： &ensp

开源模型

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

· TensorRT是NVIDIA提供的一个优化工具包，用于提高深度学习应用的吞吐量和效率。

StreamDiffusion 文生图

大模型实践总结

TPU + XLA + TensorFlow/JAX ：由Google主导，由于TPU和自家云平台GCP深度绑定 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed ：由NVIDIA

大模型训练

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

2、Llama 3模型已经得到了AMD、AWS、Dell、Intel、NVIDIA和高通提供的硬件平台的支持，并很快在AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging

Llama 3 大语言模型

大模型训练为什么用A100不用4090

中间的 Logic Die 最大颗，看上去最高贵：）那是 4nm 的一颗 814mm2 的 Die，TSMC 一张 12 英寸 Wafer 大致上可以制造大约 60 颗这个尺寸的 Die，Nvidia

大模型

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

我们使用[44]作为初始化，提供强大的图像先验和基本的修复能力，然后在2个NVIDIA Tesla A100 GPU上进行40个epoch的训练。

文生图

国产编程大模型CodeGeex

这些优化为训练速度带来了显著提升，在同等GPU卡数规模下（128卡），昇腾910对CodeGeeX这一模型的训练效率从约为NVIDIA A100的16.7%提升至43%；在千卡规模下，昇腾910训练效率相比自身优化前提升近

编程

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

更高效的推理：为了支持更广大用户的使用，本次同时开源了 int8 和 int4 的量化版本，相对非量化版本在几乎没有效果损失的情况下大大降低了部署的机器资源门槛，可以部署在如 Nvidia 3090 这样的消费级显卡上

大模型微调

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

· paddlenlp >= 2.2.1 · paddlepaddle-gpu >=2.2 · CUDA Version: 10.2 · NVIDIA

开源模型

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