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【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

torchvision.datasets import CIFAR100 # Load the model device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu

OpenAI 自然语言监督

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

o o • CPU >= 4 核 o o • RAM >= 16 GB

OCR RAG 开源

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

关于做直播真的需要如此高的CPU配置，我的观点是，在比较极端的直播场景中，比如用4K摄像头采集画面，直播中插入了大尺寸的视频素材、全程开人物美颜、开抠背景，那么就真的需要13700K、13900K这样的高端配置才能确保流畅

数字人数字分身

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

"D", bos=False, eos=False)[0]], ] ), dim=0, ).detach().cpu

大模型训练

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

3.2CPU 部署如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。

ChatGLM3 语音模型开源模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

其中 70 亿参数的模型用于 GPU 和 TPU 上的高效部署和开发，20 亿参数的模型用于 CPU 和端侧应用程序。

开源模型 Gemma

国内外开源大语言模型一览表

https://github.com/yongzhuo/chatglm-maths chatglm-6b微调/LORA/PPO/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu

大模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

如果想在几个小时内处理完数据，需要开多进程，建议有100GB+的CPU内存。

LLM 训练

一文读懂AIGC产业链：AIGC的前世今生和未来展望

这其中AI芯片尤为重要，包括CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）等，可以说，它决定了人工智能的“智商”。

生成式AI

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

硬件配置：使用8块H800 80G GPU，结合DeepSpeed+ZeRO3+CPU offloading技术。

写作长文本

最新最全的开源中文大语言模型列表

：地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 简介：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU

大模型

被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

此外，智谱 AI 还推出了可手机部署的端测模型 ChatGLM3-1.5B 和 3B，支持包括 Vivo、小米、三星在内的多种手机以及车载平台，甚至支持移动平台上 CPU 芯片的推理。

智谱 AI

9个范例带你入门langchain

pip install faiss-cpu openai_api_key='YOUR_API_KEY' # 使用你自己的OpenAI API key 一，文本总结(Summarization

大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

为了节省显存和加速训练，采用deepspeed框架的ZeRO stage3和CPU offload，开启float16的混合精度训练，不进行激活重计算。

大模型微调训练

从零开始：构建你的首个ComfyUI工作流

【update】文件夹是版本升级文件夹，下面的【run_cpu.bat】文件指的是用CPU运行ComfyUI，【run_nvidia_gpu.bat】那就是用GPU运行ComfyUI界面了。

comfyui 文生图工作流程

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