刚刚，微软开源了一个可以在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架——DeepSpeed Chat。也就是说，各种规模的高质量类ChatGPT模型，现在都唾手可得了！众所周知，由于OpenAI太不Open，开源社区为了让更多人能用上类ChatGPT模型，相继推出了LLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等模型。但由于缺乏一个支持端到端的RLHF规模化系统，目前类Ch
本次智能车线上赛拿到题目后我并没有急于开始训练，因为注意到对fps的要求因此我选择放弃我之前最常使用的Deeplabv3p，类似于segnet，deeplab，pspnet等虽然精度不错但是运行速度是十分慢的，即使使用restnet等Backbone换成moblilenet系列。因此我在查找相关资料时发现了一篇名为：重新思考BiseNet的文章。其的速度和精度要稍高于baseline的BiseNe
大模型之大，可以训练我们所有人日常生活学习工作可能使用到的所有知识。但是完整的大模型，要实现一个本地
前言 如果你电脑配置不错，且期望不受网络限制也可以流畅使用deepseek，那就本地部署deepseek试试吧。 下载并安装OllamaOllama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具（就是大模型运行工具），用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型。地址：https://
做完上述的东西，就完成了deepseek在本地的部署了。下载DeepSeek模型。下载完成后直接安装。
安装ollama
# 提前
curl -fsSL ://ollama/install.sh | sh
vi /etc/systemd/system/ollama.service
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
chmod +x /e
1.准备工作硬件要求：配备NVIDIA显卡的电脑（显存≥8GB），建议预留20GB磁盘空间网络准备：确保可访问 https://ollama.com/01Ollama 安装（以 Windows 为例）步骤1：下载安装包访问 [Ollama官网](https://ollama.com/) → 点击「Download」→ 选择Windows版本步骤2：安装ollama双击安装包 → 保持默认选项 →
NVIDIA DeepStream SDKAccelerate your video analytics application development为IVA智能视频分析提供解决方案DeepStream SDK 能做什么The NVIDIA DeepStream SDK is ideal for developers who are creating and deploying AI-based
最近在跑slam，要用linux，linux我很熟啊，初二我就玩的很顺手了，今天我想修复一下电脑没声没网的问题，纯净purge删除了一个东西，开不开机了，没办法重装呗顺便换ubuntu，本以为是很平常的一件事。 装上之后有声音有网络，但是不能调节亮度了（这是最不能忍的）亮瞎了我的眼，本以为随便搞搞就能搞好，后来发现是大坑。我这里贴出一些解决办法给后面想尝试解决的人方法一 升级内核方法二
前言在最近邻搜索（nearest neighb语义上的近（同类）。以下图为例，当我把左侧的图像扔给两个不同的搜索引擎后，得到的返回结果就对应
一、下载安装 Ollama
部署DeepSeek要用到 Ollama，它支持多种大模型。
Ollama官网：ollama.com
下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，老宅这里选用Windows系统。
二、下载 DeepSeek-R1
1、进入Ollama官网，找到Models。
2、进入就可以看到deepseek-r1模型，如果没有，在搜索栏搜索即可
DeepSeek：智能时代的得力助手在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek 作为一款由国内顶尖团队研发的 AI 工具，凭借其卓越的性能和丰富的功能，逐渐在众多同类产品中脱颖而出，成为众多用户在工作和学习中的得力助手。一、DeepSeek 的独特优势（一）创新的模型架构DeepSeek 采用了创新性的模型架构设计，使其在处理复杂任务时能够更加高效地利用计算资源。例如，在面对多轮对话任务或长篇
本地部署：专注于在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型，用户可在自己设备上运行模型，保护数据隐私，无需担心数据发送
根据自己电脑配置和应用需求选择不同模型，配置不足会导致运行时候卡顿。
以下是在本地部署 DeepSeek Coder 的详细教程，DeepSeek Coder 是基于 DeepSeek 模型推出的代码生成模型，这里以其为例介绍部署过程，部署环境以 Linux 系统为例，其他系统也可参考大致步骤进行调整。1. 环境准备1.1 安装必要依赖首先要确保系统中已经安装了 Python（建议 Python 3.8 及以上版本）、Git 和 pip。# 更新系统包列表
sudo
在版本 v1.3 中，OpenKruise 提供了新的 CRD 资源 PodProbeMarker，改善了大规模集群的一些性能问题，Advanced DaemonSet 支持镜像预热，以及 CloneSet、WorkloadSpread、Advanced CronJob、SidecarSet 一些新的特性。
作者：赵明山（立衡）云原生应用自动化管理套件、
1.JVM构成 先看两张图，第一张是1.8版本之前的JVM，第二张图是JVM1.8版本 &nbs
最近两个月忙成狗,给了自己一个冠冕堂皇的不记录博客的借口,今天咬牙记录一篇本地连阿里云mysql遇到的各种坑; 昨天利用妹妹的学生身份买了台廉价的阿里ECS,购买成功后的第一反应当然是把本地的mysql迁移到服务器上以减轻我这个11年的老年机的负担了,话不多说,直接在服务器上敲起来,wget,yum命令一敲mysql8顺利安装！ 接下来就是修改密码了,思路大概就是在my.cnf(一般在/e
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2024-10-08 11:45:23
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