GPU云服务器模型的相关内容

文章 2023-06-29 来自：开发者社区

将330亿参数大模型「塞进」单个消费级GPU，加速15%、性能不减

个人终端设备跑大模型成为现实了。预训练大语言模型（LLM）在特定任务上的性能不断提高，随之而来的是，假如 prompt 指令得当，其可以更好的泛化到更多任务，很多人将这一现象归功于训练数据和参数的增多，然而最近的趋势表明，研究者更多的集中在更小的模型上，不过这些模型是在更多数据上训练而成，因而在推理时更容易使用。举例来说，参数量为 7B 的 LLaMA 在 1T token 上训练完成，尽管平均....

问答 2023-06-27 来自：开发者社区

翻译模型。我指定了device为GPU了。但是实际运行中还是cpu，有没有遇到的

翻译模型。我指定了device为GPU了。但是实际运行中还是cpu，有没有遇到的这是什么原因呢

问答 2023-06-23 来自：开发者社区

我创建了一个使用 GPU 实例的函数，并且我把模型部署到 oss 了。我在服务配置中已经配置了 os

我创建了一个使用 GPU 实例的函数，并且我把模型部署到 oss 了。我在服务配置中已经配置了 oss 挂载点，但是在测试函数时发现函数每次加载存储在 oss 中的模型权重都会超时，然后返回 412 码。我的 oss 和函数都部署在美东区域。请问有什么解决思路呢？

文章 2023-06-23 来自：开发者社区

模型部署专题 | 02 ：BERT-Tensorflow模型部署(CPU版和GPU版)

背景使用BERT-TensorFlow解决法研杯要素识别任务，该任务其实是一个多标签文本分类任务。模型的具体不是本文重点，故于此不细细展开说明。本文重点阐述如何部署模型。模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。SavedModel封...

问答 2023-06-04 来自：开发者社区

ModelScope这个模型不支持GPU多卡吗？这里设置2，但是从nVidia-smi上看，只有一张

问题1：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_csanmt_translation_en2zh/summary ModelScope这个模型不支持GPU多卡吗？这里设置2，但是从nVidia-smi上看，只有一张卡在跑。是不是因为使用的是导出的savedmodel？问题2：这个参数仅限于train时吧？推导时不能用多卡？

文章 2023-05-24 来自：开发者社区

7 Papers & Radios | 一块GPU跑ChatGPT体量模型；AI绘图又一神器ControlNet

机器之心 & ArXiv Weekly 参与：楚航、罗若天、梅洪源本周重要论文包括 AI 绘图神器ControlNet、Transformer 模型综述等研究。目录Transformer models: an introduction and catalogHigh-throughout Generative Inference of Large Language Models with....

问答 2023-05-24 来自：开发者社区

我们的GPU弹性计算实例，从冷启动后到模型完全加载可以正常执行任务，用了2分钟左右，这是正常的吗？有

我们的GPU弹性计算实例，从冷启动后到模型完全加载可以正常执行任务，用了2分钟左右，这是正常的吗？有没有办法优化？

文章 2023-05-22 来自：开发者社区

跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU：加速百倍的方法来了

1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美....

文章 2023-05-19 来自：开发者社区

将GPT家族模型极限压缩，1700+亿参数稀疏性达50%性能不减，单GPU即可

机器之心编译编辑：袁铭怿我们可以压缩大型语言模型以获得更好的性能吗？本文中，研究者提出了剪枝技术 SparseGPT，可以一次性修剪至少 50% 的稀疏性，而无需任何重新训练，并且准确率损失最小。GPT 家族的大型语言模型（LLMs）在诸多任务中取得了出色的表现，但模型庞大的规模和高昂的计算成本也增加了部署难度。例如，性能最好的 GPT-175B 模型约有 1750 亿参数，以半精度（FP16）....

文章 2023-05-18 来自：开发者社区

GPU云服务器运行图像篡改检测代码训练模型-小记

在GPU云上跑代码步骤注册自己的账号创建实例用Xshell登陆服务器上传代码文件使用压缩包上传后解压缩执行.py文件生成模型下载注册自己的账号我用的是星创云海，这个正处在推广期，可以体验运行20个小时，对于我目前的图像篡改检测够用了~这个平台在你注册完后密码以短信方式发送，等待即可创建实例我们在控制台，可以选择虚拟服务器，创建GPU实例，根据自己需要进行选择，一般选择按需付费，选用自己适合的镜....

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更新时间 2025-03-25 16:40:31

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