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LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调
LLaMA-Factory是微调工具，包含Dockerfile和train.sh脚本，适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像，安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器，使用accelerate launch进行训练，参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意使用--shm-size 32G --gpus all，并可选启用unsloth加速。默认配置文件设定了分布式训练和混合精度BF16。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
阿里云GPU服务器租用费用_GPU服务器详解_A10、V100、T4、P4、P100
阿里云GPU云服务器提供NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多种GPU卡，适合深度学习、科学计算等场景。实例性能强劲，单实例可达5PFLOPS混合精度计算，VPC网络支持2400万PPS和160Gbps内网带宽。GPU实例包括A10卡GN7i（3213.99元/月起）、V100-16G卡GN6v（3830.00元/月起）等，价格因配置而异。阿里云还提供GPU加速软件如AIACC-Training和AIACC-Inference，以及弹性计算实例EAIS。客户案例包括深势科技、流利说和小牛翻译等。
CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者
本文探讨了CUDA在并行计算领域的崛起及其成为佼佼者的原因，详细介绍了CUDA的技术背景、架构原理及在深度学习、图像处理等领域的应用案例，展示了其显著的性能优势与优化方法，并展望了CUDA在未来计算技术发展中的潜力与方向。
Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
YOLOv11 正式发布！你需要知道什么? 另附：YOLOv8 与YOLOv11 各模型性能比较
YOLOv11是Ultralytics团队推出的最新版本，相比YOLOv10带来了多项改进。主要特点包括：模型架构优化、GPU训练加速、速度提升、参数减少以及更强的适应性和更多任务支持。YOLOv11支持目标检测、图像分割、姿态估计、旋转边界框和图像分类等多种任务，并提供不同尺寸的模型版本，以满足不同应用场景的需求。
Qwen for Tugraph:自然语言至图查询语言翻译大模型微调最佳实践
在图数据库的应用场景中，自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型，围绕 TuGraph 图数据库的需求，探索并验证了一套高效的大模型微调方案，显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略，我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发，向读者逐步介绍我们的方案。
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录
【干货】实时云渲染与本地渲染的技术对比
实时渲染分为本地渲染和云渲染两种模式。随着XR技术在建筑、教育、医疗等领域的广泛应用，越来越多企业选择云渲染以提升效率、降低成本并增强协同能力。本文对比分析了这两种渲染模式的优劣，并重点介绍了实时云渲染方案具备便捷性、高效资源调度、超低时延网络、数据安全、终端轻量化及跨系统运行等优势，满足多种XR应用场景需求。
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浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
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浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
1. 背景
前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性...
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