首个开源的ChatGPT低成本复现流程来了！预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。相比原生PyTorch，单机训练速度最高可提升7.73倍，单卡推理速度提升1.42倍，仅需一行代码即可调用。对于微调任务，可最多提升单卡的微调模型容量3.7倍，同时保持高速运行，同样仅需一行代码。要知道，ChatGPT火是真的火，复现也是真的难。毕竟ChatGPT是不开源的，市面上至今没有开源预训练权重、完全开源的低成本训练流程，而且千亿级别大模型的训练本身就是个难题。但ChatGPT军备赛已经愈演愈
错误原文：outofvideomemorytryingtoallocatearenderingresource.Makesureyourvideocardhastheminimumrequiredmemory,tryloweringtheresolutionand/orclosingotherapplicationsthatarerunning.Exiting...我用的ue5ue4同理导入的截图，在preparing阶段就会直接崩溃 不用换Dx11，不用关光追，增加分页文件（虚拟内存）除非你死活要用这个大概率这个原因是你的HDR分辨率过高，改成8K可好？就这个问题~~~
查询GPU时无进程运行，但是显存却被占用了1、具体表现nvidia-smi或者gpustat无进程在GPU上运行，但GPU显存却被占用了2、造成原因应该是存在僵尸进程，已经运行完毕或者卡死，但是内存没有释放，处于挂起状态3、解决方案3.1方案一重启电脑3.2方案二如果电脑不能重启，那就通过命令行：fuser-v/dev/nvidia*或者有管理员权限的时候sudofuser-v/dev/nvidia*可以看到对应的设备，是有进程的。最后就用kill命令行杀掉相应的PID号。这样就完事了
RTX40系列显卡使用的显存还是GDDR6/6X，速度冲上21到23Gbps，24Gbps速率就差不多是上限了，再往后就要看GDDR7显存了，三星刚刚宣布开发成功其业内首款GDDR7，速度可达32Gbps。据三星所说，三星的GDDR7产品将有助于提升需要高性能显存的用户体验，例如工作站、个人电脑和游戏机等，并有望扩展到人工智能、高性能计算和汽车等领域。三星表示，新一代显存将根据需求推向市场，我们希望继续保持在该领域的前沿技术能力。与GDDR6显存24Gbps的速度、1.1TB/s的带宽相比，三星GDDR7显存速度可达32Gbps，带宽可达1.5TB/s，提升40%。这主要得益于GDDR7采用了
一般停止进程显存会释放，但是如果在不正常情况关闭进程，可能可能会出现显存不释放的情况：这时需要找到进程：fuser-v/dev/nvidia*可能出现bash:fuser:commandnotfound下载包，使用sudoapt-getinstallpsmisc这时再使用fuser-v/dev/nvidia*找到进程：/dev/nvidia-uvm:118241m119063m196506m/dev/nvidia0:119063m/dev/nvidia1:196506m/dev/nvidia8:118241m/dev/nvidiactl:118241m119063m196506m或者用fuse
继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。一年前，StanfordAILab博士TriDao发布了FlashAttention，让注意力快了2到4倍，如今，FlashAttention已经被许多企业和研究室采用，广泛应用于大多数LLM库。如今，随着长文档查询、编写故事等新用例的需要，大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-
模型 默认选中 chilloutmix_Ni.safetensors，重启webui.sh进程正向词bestquality,ultrahighres,(photorealistic:1.4),1girl,,,反向词paintings,sketches,(worstquality:2),(lowquality:2),(normalquality:2),lowres,normalquality,((monochrome)),((grayscale)),skinspots,acnes,skinblemishes,agespot,glans,{{{bad_hands}}},badhand,bad_fe
报错内容：exportfailure:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity;2.45GiBalreadyallocated;0bytesfree;2.54GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF解决方法
文生图模型StableDiffusion开源后，将「AI艺术」彻底平民化，只需一张消费级显卡即可制作出非常精美的图片。而文本转视频领域，目前质量较高的只有Runway前不久推出的商用Gen-2模型，开源界还没有一个能打的模型。最近，Huggingface上有作者发布了一个文生视频模型Zeroscope_v2，基于17亿参数量的ModelScope-text-to-video-synthesis模型进行二次开发。图片模型链接：https://huggingface.co/cerspense/zeroscope_v2_576w相比于原版本，Zeroscope生成的视频没有水印，并且流畅度和分辨率都
