Llama-2 推理和微调的硬件要求总结：RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。
魔搭+Xinference 平台：CPU，GPU，Mac-M1多端大模型部署
随着 Llama2 的开源，以及通义千问、百川、智谱等国内大模型的问世，很多用户有了本地部署去尝试大模型的需求，然而硬件的需求阻碍了很多人的尝试，并不是所有人都拥有一块英伟达显卡的，所以 Llama2 问世不久，大神 Andrej Karpathy 的一个 weekend project 爆火——llama2.c。
Stable Diffusion 本地部署教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。
PyTorch与CUDA：加速深度学习模型训练的最佳实践
【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程，并提供具体的代码示例。
AI计算机视觉笔记十八：Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始，逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置，并解决了安装过程中遇到的各种问题，如cython版本冲突等。最后，通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码，请联系作者。原文链接：[原文链接]（请在此处插入原文链接）。