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mob64ca12eab427 - linux 本地部署Llama3

在這篇文章中,我將為大家帶來如何在 Linux 系統上本地部署 Llama3 的詳細步驟,幫助你一步步搭建自己的環境。內容涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用,確保你能夠順利運行 Llama3。 環境準備 開始之前,我們需要確認我們的系統滿足一些基本的軟硬件要求。這個過程包括操作系統,內存,CPU等。核實這些要求能夠確保你的 Llama3 環境能順利運

硬件資源 , bash , aigc , Python

mob64ca12eab427 - Stable Diffusion採樣方法哪裏下載

Stable Diffusion採樣方法哪裏下載 在獲取“Stable Diffusion”相關的採樣方法之前,我探索了多個方面:備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、監控告警與擴展閲讀。以下是詳細過程,旨在系統化並記錄每個步驟,幫助其他開發者或研究者獲得相同有價值的信息。 備份策略 首先,為確保我們能夠在必要時回溯和恢復Stable Diffusion的採樣文件,制定了

數據丟失 , 數據恢復 , aigc , ci

mob64ca12eab427 - ollama安裝safetensors模型

ollama安裝safetensors模型 在本文中,我們將詳細探討如何順利安裝safetensors模型,並保證您的環境配置正確。我們將從環境準備開始,逐步介紹整個安裝過程,直至最終的擴展應用。 環境準備 首先,我們需要確保您擁有合適的軟硬件環境。 軟硬件要求 組件 要求 操作系統

使用場景 , bash , aigc , 子節點

mob64ca12eab427 - llamafactory 全參數微調顯存

llamafactory全參數微調顯存問題的解決方案 在AI研發的過程中,全參數微調顯存問題逐漸顯露出其重要性。隨着模型規模的不斷擴大和訓練數據的增加,如何有效管理顯存變得尤為關鍵。llamafactory框架的使用也推動了這一問題的複雜性。在這篇覆盤記錄中,我們將深入分析和解決llamafactory的全參數微調顯存問題,確保在數據處理與模型訓練中能高效利用硬件資源。 背景定位

使用場景 , 數據 , aigc , 數據處理

mob64ca12eab427 - ollama設置啓用gpu

在現代的機器學習和深度學習訓練中,利用GPU來加速計算已成為一種常見的做法。Ollama作為一種高效的開源工具,越來越多的學者和工程師在項目中使用它,然而在設置啓用GPU的時候,常常會面臨一些問題。本博文將詳細記錄“ollama設置啓用gpu”的問題解決過程,包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及最佳實踐。 背景定位 在使用Ollama進行深度學習模型訓練時,啓

基準測試 , 性能調優 , aigc , CUDA