GeForceRTXTM3070Ti和RTX3070显卡采用第2代NVIDIARTX架构-NVIDIAAmpere架构。该系列产品搭载专用的第2代RTCore，第3代Te...

浏览 60 次 标签： 与GeForce的AI算力描述    Yolo-v5模型训练速度   

在实际使用中，我一般会选择文心一言4.0加kimiAI的组合。用kimiAI搜索资料、拓展内容，它是我目前比较喜欢用的搜索方式，在向kimiAI提问时，我会先看它给的回答，然后看它给的参考资料，其中有哪些资料是...

浏览 100 次 标签： 文心一言、Kimi等4款AI大模型测评对比及推荐（AI大模型训练）   

对比分析NVIDIA的H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX4000、L40s、L4九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。_l4gpu...

浏览 53 次 标签： H100、L4、A6000 等 9 款 GPU 横评    哪些适合AI 推理    告诉你哪些适合模型训练   

如果已经安装了NVIDIA驱动版本，先卸载旧驱动，再安装新CUDA对应的驱动，如果没有安装过NVIDIA驱动版本，可以直接安装新CUDA版本，它会自动安装对应的NVIDIA驱动。（2）执行nvidia-smi命令...

浏览 90 次 标签： 正常AI模型训练    Linux系统安装多个CUDA版本与切换   

大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。今天我将和大家分享在大模型训练时如何解决CUDAOutofMemory错误的解决方案。这个问题在深度学习领域非常常见，尤其是在处理大型数据集和复杂模型时。...

浏览 84 次 标签： 内存不足：解决大模型训练时的CUDA Out of Memory错误   

具体来说，AdEMAMix维护了一个快速变化的EMA，优先考虑最近的梯度，同时跟踪一个较慢变化的EMA，保留训练过程早期的信息。例如，在对RedPajama数据集上的一个13亿参数的语言模型进行训练时，研究...

浏览 56 次 标签： 以提升梯度效率并改善大规模模型训练性能    这篇苹果的AI论文介绍了AdEMAMix：一种利用双指数移动平均值的新型优化方法   

电气设备施工现场风险状态判断ai模型训练数据集id:18电气设备施工现场工人人工智能学习数据和工作环境安全数据，建立系统化管理体系，改变全球EHS范式，预防工业事故。数据集记录了387709例子电力设施建设以及施工现...

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YOLOV8入门必看系列！弄懂YOLOv8模型，看这一篇文章就够了，通俗易懂！|弄懂YOLOv8网络结构解读、yolov8.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析与说明。_yolov8...

浏览 65 次 标签： 一文弄懂 | YOLOv8网络结构解读 、yolov8.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析 | 通俗易懂！入门必看系列！   

之前博主发布过YOLOv8转RKNN模型并在开发板上部署的流程，但是遇到了许多问题，发现很难修补，遂决定在官方项目下进行模型转换与部署（之前的转换是在Github个人博主的项目下进行的）OK，进入正题，模型转换需...

浏览 70 次 标签： 【YOLOv8n部署至RK3588】模型训练→转换rknn→部署全流程   

事件包含的信息量大小（事件发生的难度有多大）。小概率事件，它发生的难度比较大，所以有较大的信息量大概率事件，它发生的难度比较小，所以有较小的信息量概率和信息量是负相关的。_yolov8的正负匹配...

浏览 97 次 标签： YOLO v8目标检测（三）模型训练与正负样本匹配