本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整

在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T

pytorch在有限的资源下部署大语言模型(以ChatGLM-6B为例) Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时,通常的工作流程是这样的: my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话来说,这些步骤是: 用随机初始化的权重创建模型. 从磁盘上加载模型权重(在一个通常被称为状态字典的字典中). 在模型中加载这些权重. 虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿.130亿.330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推. 在一些大型神经网络中,每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储,这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间.因此,对于包含70亿个参

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 百姓 x Hugging Face ️ 黑客松结果揭晓! 为期两天的「造个 ️ 去瀛海威广场」聊天机器人黑客松已经落下帷幕,demo day 展示回放视频正在剪辑制作,经过激烈投票,各种小机器人儿们的「头衔」已经定下,

本文将展示如何在 Habana Gaudi2 上使用 Optimum Habana.Optimum Habana 是 Gaudi2 和 Transformers 库之间的桥梁.本文设计并实现了一个大模型推理基准测试,证明了通过使用 Optimum Habana 你将能够在 Gaudi2 上获得 比目前市面上任何可用的 GPU 都快的推理速度. 随着模型越来越大,将它们部署到生产环境中以用于推理也变得越来越具有挑战性.硬件和软件都需要很多创新来应对这些挑战,让我们来深入了解 Optimum Hab

Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址:Generation (huggingface.co) 对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-text, and vision-to-text models,有以下几种生成的方法: gr

[Pixel-Fillrate] “填充率“以每秒钟填充的像素点为单位,“三角形(多边形)生成速度“则表示每秒钟三角形(多边形)生成个数.现在的3D显卡的性能也主要看着两项指标,这两项指标的数值越大,显卡三维图像的处理能力就越强,显卡的档次也就越高. 填充率的故事 谈到3D加速卡,最常用的一个词就是填充率.各大厂商在介绍和推广自己的产品时,填充率总是作为一个重要指标而大肆宣扬.甚至一场宣传战的争夺焦点也是填充率.那么,填充率到底意味着什么?为什么有些公司用texels(纹理填充率)而另一些用pi

在Windows下打开某些对显卡要求比较高的软件时,会出现某些显卡驱动不是最新,要求更新到最新的提示,但是当你真的去更新显卡驱动的时候,却发现现在的显卡驱动已经是最新了,那么为什么还会有这样的提示呢, 大概原因是:现在很多笔记本有一个独显,有一个集显,默认的应该是集显,我们需要设置该程序使用独显,设置方法: 控制面板---查看方式(右上角)-----大图标--------**显卡设置

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管

讲在前面,chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面,后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文,比如之前收集过的: https://github.com/cocacola-lab/GPT4IE https://github.com/RidongHan/Evaluation-of-ChatGPT-on-Information-Extraction https://github.com/cocacola-lab/ChatIE Unified Text Structuralizat

记录笔者在使用Ubuntu系统过程中所遇到过的错误/问题和解决方案.本机系统为Ubuntu 16.04 LTS,64-bit. 目前已有的解决方案: (1)Ubuntu安装搜狗输入法 (2)Windows+Linux双系统导致时间显示出错 (3)删除/etc目录后恢复和补救 (4)64位系统对32位程序的支持 (5)/boot分区饱和和拓展问题 (6)使用apt-get install 报错的问题 (7)通过 sudo apt install git-all 安装 git 出错 (8)Ubunt

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 全球社区的 Keras Dreambooth 活动发布 我们的全球 Hugging Face 社区正在举办一个使用 KerasCV 训练 Dreambooth 模型的活动,时间是 3 月 7 日到 4 月 1 日.欢迎

[原]实时渲染中常用的几种Rendering Path 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 本文为我的图形学大作业的论文部分,介绍了一些Rendering Path,比较简单,如有错误,请大家指正.原文pdf:请点击此处下载. 1. rendering path的技术基础 在介绍各种光照渲染方式之前,首先必须介绍一下现代的图形渲染管线.这是下面提到的几种Rendering Path的技术基础. 目前主流的游戏和图形渲染引擎,包括底层的API(如DirectX和Open

system  memory就是电脑的内存条上的,一般都很大.显卡不能访问 . video memory就是显示卡上的显存,一般是32,64,128M这样,速度最快,显卡可直接访问 .用来描述电脑上一些可写存储区,通常是RAM,用来保存图形卡所需要的用来驱动显示设备的信息.在现代3D图形卡中,video memory也可用来保存3D向量数据,纹理,缓冲区等等,有时候以共享存储结构的形式出现. AGP memory:Accelerated Graphics Port,加速图形接口,AGP是一种接口

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向

想来用了很多年的虚拟机了,换了Win7之后,种种原因又需要使用虚拟机,这里就简单介绍和比较一下. 点击小图看大图. Virtual PC: 如果想做Windows虚拟机的话,Virtual PC在之前的系统是最佳选择了,在使用vista系统的时候装过MSDOS6.2,7.1,Windows3.1,3.2,95,98,me,xp,2000,2003,vista,2008,win7几乎所有找得到的Windows操作系统.作为MS自已的产品,在自己的平台下使用非常方便,内存占用小,启动快. 网络方面,

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV

转载请注明出处: 我所遇见的世界会更美好 第一章 计算机的基本构成和组装 1,内存的组成? (1)  RAM(随机存取存储器) (2)  ROM(只读存储器) (3)  Cache(高速缓存) 2,SIMM 和 DIMM的区别? 答:SIMM:单列直插内存条, DIMM:双列直插内存条 SIMM内存条分30线和72线,必须成对使用,而DIMM内存条只有168线,可单条使用,不同容量也可混合使用.   3,内存的主要性能指标? 答:(1)存储容量:内存容量等于插在主板内存插槽上所有内存条容量的总和