挺多小伙伴问过PyTorch该怎么学，经过长期实践来看，初学者需要熟知的概念和用法真的不多，以下总结的简明指南一起看看吧！构建TensorPyTorch中的Tensors是多维数组，类似于 NumPy 的 ndarrays，但可以在GPU上运行：importtorch#Createa2x3tensortensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(tensor)动态计算图PyTorch使用动态计算图，在执行操作时即时构建计算图，这为在运行时修改图形提供了灵活性：#Definetwotensorsa=torch.tensor([2.],requires_g
Docker硬件直通：如何在容器中高效利用GPU与硬盘资源引言Docker基础容器与虚拟机的区别Docker的工作原理访问服务器硬件资源概述为何需要在Docker容器中访问硬件资源可访问的硬件资源类型在Docker中使用GPU配置Docker以使用宿主机的GPU资源安装NVIDIADocker插件实践例子：用于深度学习的容器配置在Docker中访问硬盘资源使用卷（Volumes）使用绑定挂载（BindMounts）高级技巧与最佳实践安全地访问硬件资源性能优化Docker容器中硬件资源访问的常见问题及解决方案实际案例分析案例1：为深度学习项目配置GPU加速的Docker容器背景操作步骤结果案例2
LLMs之Llama270B：使用PyTorchFSDP微调Llama270B实现全部过程讲解之详细攻略目录使用PyTorchFSDP微调Llama270B引言FSDP工作流使用的硬件微调LLaMa270B面临的挑战解决上述挑战，微调出一个70B的模型准备工作微调应对挑战1应对挑战2应对挑战3注意力机制的性能瓶颈算子融合综合运用所有手段训练损失曲线总结使用PyTorchFSDP微调Llama270B地址文章地址：https://huggingface.co/blog/ram-efficient-pytorch-fsdp时间2023年9月13日作者SourabMangrulkarSylvainG
什么是CPUCPU（CentralProcessingUnit）是由数十亿个晶体管构成的，可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。什么是GPUGPU（GraphicsProcessingUnit）是由许多更小、更专业的核心组成的处理器。这些核心通过协同工作，当处理任务可以同时（或并行）分配到许多核心时，它们能够提供巨大的性能。GPU是现代游戏的重要组成部分，能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。GPU在人工智能中也非常有用。CPU
最近，文生视频模型Sora掀起了新一轮生成式AI模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。现在，AI模型在3D内容生成方面又有了新突破。专长于视觉内容生成的 StabilityAI继图片生成（StableDifussion3上线）、视频生成（StableVideo上线）后紧接在3D领域发力，今天宣布携手华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR。TripoSR能够在0.5s的时间内由单张图片生成高质量的3D模型，甚至无需GPU即可运行。TripoSR模型代码：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSRTripoSR模型权重：https://hu
一、引言随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，大语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。然而，搭建LLM服务通常需要高性能的GPU资源，这对于个人开发者和小型企业来说可能是一个挑战。本文旨在提供一种无需GPU的LLM服务搭建方案，并通过OpenAI的接口标准，使得开发者能够轻松集成和使用LLM功能。二、LLM服务搭建1.选择合适的LLM模型首先，我们需要选择一个适合本地运行的LLM模型。考虑到无需GPU的限制，我们可以选择较小的模型或者经过优化的模型，如DistilGPT等。2.环境准备确保你的机器上安装了必要的依赖库，如Python和C#的运行环境。3.模型加载与推理使用Python的
文章目录写在前面深度学习推荐图书内容简介作者简介推荐理由粉丝福利写在最后写在前面本期博主给大家推荐一本深度学习的全新正版书籍，感兴趣的小伙伴快来看看吧~深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作原理进行复杂的数据处理和模式识别。在计算机科学中，深度学习通过构建多层非线性模型，对输入数据逐层进行特征提取与转换，从而达到对数据的高层抽象理解。深度学习的核心在于“深度”二字，即其神经网络结构通常包含多个隐藏层。每一层的神经元通过对前一层输出的加权求和并经过激活函数处理后，生成更高级别的特征表示，直至输出层生成最终结果。这种分层的学习过程使得模型能够自动从原始数据中提取关键特征，无
视频中万人同屏方案(gpu动画、渲染、索敌、避障等功能)，可某宝搜店铺：【游戏开发资源商店】获取整套方案源码。在过去的几年里，割草、类吸血鬼玩法的游戏频出爆款，其丰富的技能、满屏特效、刷怪清屏的解压畅快是此类游戏的核心，也是技术实现难点。此类游戏2D居多，如《弹壳特工队》等，我想其中原因一是硬件性能受限，难以解决移动端3D海量单位同屏；原因二就是海量单位项目视角受限，注定只能是偏俯视远视角才能在屏幕中展示更多的单位。如果俯视视角3D效果远不如用2D；然而2D游戏常用的Spine动画，性能甚至还不及Animator。在之前的B站视频中有简单对比测试：割草类吸血鬼游戏2D动画终极性能优化帧动画GP
文章目录一、向量范数1.定义及性质2.常见的向量范数l1l_1l1范数（曼哈顿范数）∥x∥1=∑i=1n∣xi∣\|x\|_1=\sum_{i=1}^{n}|x_i|∥x∥1=i=1∑n∣xi∣l2l_2l2范数（欧几里得范数）∥x∥2=∑i=1nxi2\|x\|_2=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2}∥x∥2=i=1∑nxi2l∞l_\inftyl∞范数（无穷范数）∥x∥∞=max1≤i≤n∣xi∣\|x\|_\infty=\max_{1\leqi\leqn}|x_i|∥x∥∞=1≤i≤nmax∣xi∣lpl_plp范数（p范数）∥x∥p=(∑
保姆级在Kaggle上部署stablediffusion，白嫖万元32G双GPU最近爆火的AI绘画项目stablediffusion，免费开源，受到广大用户的喜爱，但是它对电脑显卡有很高的要求，自己想玩AI但是购买服务器又太贵，本文将告诉你一个免费部署的方法。 Kaggle注册1、首先打开Kaggle官网：www.kaggle.com可以使用国内邮箱账号注册发送邮箱验证，输入邮箱验证码首先点击右上角的头像，进入设置 如果需要使用GPU，需要手机进行验证，点击手机使用你的手机号码进行校验可以看到我们有30小时的gpu的使用时间，这个时间每周都会重置。平均每天4个小时对于普通
