大概在两天前，阿里做了一件大事儿。就是开源了一个低配版的通义千问模型--通义千问-7B-Chat。这应该是国内第一个大厂开源的大语言模型吧。虽然是低配版，但是在各类测试里面都非常能打。官方介绍：Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。本仓库为Qwen-7B-Chat的仓库。同时官方也给出了很多测试结果。比如中文评测。在C-Eval验证集上得分对比：ModelAvg.Acc.
尽管RX7000系列这一代显卡表现不尽如人意，但8月份的科隆游戏展上大家还是有可能看到RX7800系列显卡发布，填补中高端空白，目标是跟RTX4070显卡竞争。其中的RX7800XT显卡已经没多少悬念了，日前更是被PowerColor官网泄露，规格跟之前传闻的差不多，60组CU单元，3840个流处理器，256-bitGDDR6显存位宽。PowerColor还给出频率，标准/静音模式下，游戏频率2210MHz，加速频率2520MHz，而OC超频模式下，游戏频率2255MHz，加速频率2565MHz。显存频率为18GHz，这个跟之前传闻的19.5GHz有所出入。功耗也没有提及，不过PowerCol
Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。近期考取了计算机科学与技术专业的学硕，打
下载插件cd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/extensionsgitclonehttps://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one成果重启webui，等待依赖安装结束yeqiang@yeqiang-MS-7B23:~/Downloads/ai/stable-diffusion-webui$./webui.sh################################################################Installscriptforsta
一、弄清基本参数对比RTX4090具有760亿个晶体管、16384个CUDA核心和24GB高速美光GDDR6X显存，4090单精度浮点73TFLOPsRTX3090，搭载了10496个流处理器与24GGDDR6X显存，带宽为936GB/S。3090单精度浮点35.7TFLOPs 二、以同等算力的情况做简单的对比简单给大家算一下，从单精度浮点计算能力来讲，5块RTX4090是 365TFLOPS，总显存120GB ，目前价位（12999~17000）x5=6.5~8.3万10块RTX3090是 357TFLOPS，总显存240GB ，目前价位13000x10=13万三、配置限制同时 4090没有
有消息人士透露，英伟达还在准备新版的RTX4070和RTX4060，不过GPU的核心有所调整，那么售价进一步走低的话，你会购买吗？按照爆料人kopite7kimi的说法，英伟达会用一些低等级的AD103和AD106GPU打造新版的RTX4070和RTX4060。目前，RTX4070用的GPU为AD104，RTX4060为AD107。如果真是这样的话，那么英伟达可能进一步去降低RTX4070和RTX4060的售价，预计起步价就是2000元以下了。此外，爆料人还透露，RTX4090Ti型号可能没有了，至于原因并不清楚，但它绝对性能更强，比如采用18176CUDA核心，配备96MBL2缓存，搭载24
前几天，RTX4060Ti16GB版本正式开售，海外建议售价为499美元，国内售价为3899元起，部分AIC厂商推出了和与建议售价相同的产品，当然也有一些贵的，比如RTX4060Ti16GB猛禽就达到了4799元，和RTX4070的建议售价持平了，至于它的性能，我只能说有点难评...在最近的MSIInsider节目上，微星官方就对GeForceRTX4060Ti16GB进行了现场的测试，项目包括有《赛博朋克2077》、《F123》、《彩虹六号：围攻》、《堡垒之夜》、《CS：GO》、《霍格沃茨之遗》，有热门网游，也有大型3A游戏。从结果上来看，大显存并没有带来什么优势，除了《CS：GO》上有着较
4090显卡上部署Baichuan-13B-Chat0.背景1.huggingface地址2.量化部署使用Baichuan-13B-Chat3.FastChat部署使用Baichuan-13B-Chat3-1.创建虚拟环境3-2.克隆代码3-3.安装依赖库3-4.使用命令行进行推理3-5.使用UI进行推理3-6.使用OpenAIAPI方式进行推理3-7.量化部署这篇文章记录了如何在4090显卡上部署Baichuan-13B-Chat的操作笔记。0.背景2023年7月11日，百川智能发布了Baichuan-13B-Chat。Baichuan-13B-Chat为Baichuan-13B系列模型中对
下载插件sd-webui-segment-anythingcd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/extensionsgitclonehttps://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything.git下载分割模型(segmentationmodels):显存只有6G，选择l版本cd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/mkdirmodels/samcdmodels/sam#wgethttps://dl
是不是苦于没有ChatGPT的APIkey或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。准备超大语言模型。OPT，GPT，LLaMA都行，只要是开源的都行。去HuggingFace找一款心仪的模型，总有适合你的。我用的LLaMA-30B，你需要从官网上准备好下面这一堆文件：相应的环境依赖。作为调包侠，基本的pytorch、transformers等等就不用说了，这次介绍本期主角**accelerate**！！！GPUs。TITANRTX×4，
