1. 硬件环境准备 首先,确保你的硬件满足大模型训练的要求。通常,大模型需要更多的内存和计算资源。推荐配置包括: GPU:一块支持CUDA的NVIDIA GPU,如NVIDIA GeForce或NVIDIA Tesla系列。 内存:至少16GB RAM,对于更大的模型可能需要更多。 存储:足够的硬盘空间,用于存储数据集和模型参数。 没有本地GPU的同学可以到阿里...
喂饭教程!25分钟本地部署Qwen2大模型:配置、微调、部署+效果展示,带你训练自己的行业大模型!共计3条视频,包括:1-本地部署、2-模型微调、粉丝福利:大模型资源等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Windows笔记本本地微调训练Qwen2大模型(非wsl),炼制属于自己的无审查(nsfw)大模型,Unsloth,Python3.11,fineTuningUnsloth Windows版本整合包:https://pan.quark.cn/s/eb049e82be02llama.cpp 整合包:https://pan.quark.cn/s/cc330121fc4fkoboldcpp 客户端:h, 视频播放量 130
,如何开始学习开源大模型本地化推理训练和部署。, 视频播放量 40、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 云博士的AI课堂, 作者简介 可一对一辅导,教授. 浙大博士. 哈佛大学人工智能方向高访学者. 原华为公司高工与主管.人工智能行业专家.,
性能与成本双赢：实测戴尔AI工作站支撑企业大模型的本地部署与训练 近日，针对大模型私有化部署的问题，许多公司往往联想到需要庞大的数据中心支撑，然而对于一些中小企业或特定业务部门来说，主要集中于知识库及智能体应用，模型规模多在70B以内。恰当配置的情况下，本地专业工作站同样可以高效训练和推理，是个颇具性价比...
谈到大模型私有化部署，很多人会首先想到数据中心，以为动辄就得使用很多台服务来支撑。一些中小企业或者应用部门，主要做知识库和智能体方向的应用，模型大小基本在70B以内。只要搭配合理，用本地的专业工作站同样可以训练推理，算得上极具性价比的方案了。随着OpenAI o1-preview的发布，大模型已经越发成熟，距离走入企业...
综合来看,戴尔Precision 7960 Tower工作站不仅在技术上实现了性能与成本的良好平衡,还在实用性和用户体验上做到了极致,是当下AI大模型本地部署的优越选择。对于那些希望在保证性能的基础上进行成本控制的企业,选择这样的智能设备将是明智之举。越来越多的企业将会意识到,变革的关键在于灵活运用高效设备,而戴尔无疑为这...
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随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)已经逐渐成为各领域的研究热点。为了满足用户对于高性能、可定制化的LLM应用需求,LM Studio应运而生——这是一个集模型训练、部署、调试于一体的本地大型语言模型工作站。 一、LM Studio的核心功能 模型训练:LM Studio提供了丰富的训练数据和算法库,支持用户根据实际需求...
一、安装模型 （注意需要开启科学上网）Chat with MLX直接通过pip一行指令即可完成安装：pip install chat...