深度剖析 GpuGeek 实例:GpuGeek/Qwen3-32B 模型 API 调用实践与性能测试洞察
原创 3月前
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在这篇博客中,我们将详细探讨如何使用GpuGeek高效完成LLaMA大模型的微调,包括从环境配置到性能对比的各个步骤。这将为希望在高效机器学习实践中深化他们的技能的朋友们,提供一个实用的指南。 ### 环境配置 首先,我们需要确保我们的开发环境设置正确,以便顺利地进行微调。下面是设置过程的流线图: ```mermaid flowchart TD A[安装CUDA和cuDNN] -->
原创 5月前
346阅读
博主介绍:全网粉丝10w+、CSDN合伙人、华为云特邀云享专家,阿里云专家博主、星级博主,51cto明日之星,热爱技术和分享、专注于Java技术领域 ?文末获取源码联系? ?? 精彩专栏推荐订阅?? 不然下次找不到哟 一、引言 在当今时代,人工智能技术犹如一颗璀璨的新星,正以令人惊叹的速度蓬勃发展。从智能语音助手到自动驾驶汽车,从医疗影像诊断到金融风险预测,人工智能的应用已经渗透到了我们生活的
原创 7月前
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GpuGeek平台是一个专为人工智能、深度学习和科学计算等领域设计的云计算平台,以其显卡资源充足、节点丰富、高性价比、
本文分享了在GpuGeek平台上对LLaMA-7B模型进行微调的实践经验。通过选择LLaMA-7B模型并结合LoRA方法,作者在G
原创 3月前
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在人工智能、深度学习以及高性能计算(HPC)日益成为全球技术创新的重要驱动力之时,云计算平台的需求也不断增
在本文中,作者分享了使用GpuGeek平台进行LLaMA2-7B模型微调与推理部署的实战经验。项目目标是通过指令微调(LoRA)
GpuGeek 实操指南:So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图双模型搭建,融合即梦 AI 的深度实践