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colab使用自己的gpu 在 [請益] 顯示卡3060 12g 跑深度學習問題請益- 看板PC_Shopping 的美食出口停車場

作者pfii1997119 ( )

看板PC_Shopping

標題Re: [請益] 顯示卡3060 12g 跑深度學習問題請益

時間Sun Mar 19 21:49:49 2023

※ 引述《pfii1997119 ( )》之銘言：
: 不好意思打擾各位爬了許多文章但還是有點隔靴搔癢的感覺
: 我想要組一台深度學習的電腦 (NLP相關)

不好意思我是原PO 當初的文章沒有寫得很清楚
非常謝謝各位願意花時間看完我的文章並在下面給我的留言以及建議
每條留言我都有看非常感謝留言的各位!

以下我就先Po出菜單下面再解釋一下我目前的狀況

CPU (中央處理器)：Intel i5-13600K, $10200

MB (主機板)：技嘉 Z690 AORUS ELITE AX DDR4, $6990

RAM (記憶體)：十銓 T-Force Vulcan Z 32GB(雙通16GB*2) DDR4-3600/CL18, $2299

VGA (顯示卡)：↓
目前想法是3060 12g (品牌不限)
買全新會去德源 (感謝板友留言推薦) or 徵二手
或是各位根據我的狀況再幫我推薦一下非常感謝你們

Cooler (散熱器)：Scythe 虎徹3(SCKTT-3000), $990

SSD (固態硬碟)：美光Micron Crucial P5 Plus 1TB
M.2 PCIe 2280/讀:6600M/寫:5000M/3D TLC顆粒/五年, $2499 (藝人店)

HDD (硬碟)：暫無

PSU (電源供應器)：
全漢 CST130 Basic 黑 /壓克力透側/M-ATX
+ 全漢 HYDRO GSM PRO 650W/金牌電源, $2890

CHASSIS (機殼)：↑ (與電供搭配)

MONITOR (螢幕)：沿用

Mouse/KB (鼠鍵)：沿用

OS (作業系統)：沿用

不含顯示卡價格: 26219

備註:
我目前是就讀德國的研究所碩二第四學期課都修完了剩下論文
但因為家人生病的關係所以這決定這學期待在台灣寫論文
有跟教授協調好我遠端寫論文並固定幾周時間跟教授在線上meeting
寫完之後再回去德國口試這樣

教授人還蠻好的說題目自己定
他的專長是NLP方面的如果真的想不到可以找他拿題目
我自己修他的課也覺得NLP還算有趣所以這陣子會再看論文多多鑽研一下
因為沒有教授或是研究所的資源

現在有兩個方向可以選擇第一個就是選擇google colab pro月租
第二個選擇就是自組一台電腦寫完論文之後也會繼續使用
自己是傾向第二個可能寫完論文後會把顯示卡賣掉其他部分就照常繼續使用當文書機
如果板友有用過google colab pro的心得也很歡迎跟我說
我還在這兩個選項中猶豫

目前的預算大概就是30k左右可以小爆希望組完之後可以繼續使用五年以上
如果有更好的選擇或是什麼建議都很歡迎底下留言
很謝謝電蝦板友的各位幫助大感謝!

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.25.181.160 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1679233791.A.C6F.html

→ tomsawyer: 聽說colab pro是p100/v100/a100 03/19 21:58

推 yenchieh1102: colab看起來不吃自有電腦資源，你要不要直接用看看 03/19 22:00

→ yenchieh1102: ，體驗不好就是實體顯卡了 03/19 22:00

目前也是這個打算打算最近先做做看實驗
如果真的體驗很不好我就拿板友覺得OK的菜單去下單好了
這兩個選項其實還在猶豫也都有可能用到
所以還是想說先問問看各位板友的意見
謝謝你的意見!

推 yenchieh1102: 你應該先做看看你的實驗用的資源是CPU多還是GPU 03/19 22:09

→ yenchieh1102: 現在應該多是吃GPU，那其實CPU跟主板拿12400+B板也 03/19 22:10

→ yenchieh1102: 夠用了，$$all in顯卡，平行運算的爽感無法言喻 03/19 22:10

好的非常感謝我先筆記下來!

→ otosaka: 這板子根本塞不進去這個殼… 03/19 22:12

好我再找找看其他殼不小心忽略了尺寸這個問題感謝提醒!

推 jasn4560: 原價屋的P5plus不知道再貴幾點的 03/19 22:12

感謝! 那我罰站屋就不買這個了

→ otosaka: 這張板在原價屋買不划算塔散太弱不夠壓136K 03/19 22:12

不小心忽略你的留言不好意思
好的那我也去其他店家估價看看非常感謝!

→ trywish: 3060不算難找的卡，去問問有沒朋友讓你跑看看。如果真的 03/19 22:13

→ trywish: 很吃顯卡，3060的效能應該會跑到無奈 03/19 22:14

好我問問看我朋友謝謝你的建議!

→ otosaka: 原價屋P5 plus沒降價欸欣亞都降到$2499了 03/19 22:16

非常感謝!

推 jen1121: 3060還是算了吧 03/19 22:18

沒想到這麼不堪嗎QQ

→ jahnson: P5 Plus又慢又熱又貴，換ADATA S70 Blade 03/19 22:20

好的我現在就馬上研究看看謝謝你!

→ Transposon: 如果可行kaggle 一週免費蹭30hr的p100 03/19 22:21

好的非常感謝!

→ class21535: 原價屋蝦皮P5 Plus有降用卷會比欣亞便宜 03/19 22:24

好的謝謝你!

→ otosaka: 你可以直接同一家店買一買叫工讀生幫你組裝好送來 03/19 22:25

好那我每家都估價看看找最便宜的

→ otosaka: 你的需求是MATX殼？還是其實沒限制只是剛好看到這組便宜C 03/19 22:26

→ otosaka: +P？ 03/19 22:26

沒有特別需求就想說挑最便宜的裝得下的
然後瓦數爬文下來好像是650w比較剛好但也有人說550就能跑了
結果不小心忽略了尺寸問題謝謝你剛剛的提醒

推 kkrrooxx: 先不說為什麼你都在反美光，但我剛好也有S70，這支才是 03/19 22:28

→ kkrrooxx: 真的熱到爆，一樣待機狀態下系統碟的980pro 1TB已經算 03/19 22:28

→ kkrrooxx: 熱的也才45度，S70 2TB直接在56-57那邊，拷貝檔案直接 03/19 22:28

→ kkrrooxx: 衝上72度，看到你喊P5+熱結果推S70覺得有點… 03/19 22:28

→ class21535: 塔散便宜去京東買PA120 03/19 22:28

好的非常感謝!

推 dos01: 如果你跑的程式不吃CPU的話要省可以拿12400的組合 03/19 22:34

→ dos01: 不過這就要你自己跑過才知道畢竟我也不知道你在跑什麼 03/19 22:34

對我自己會再試試看
不過還是很謝謝你推薦我比較便宜的組合

推 jasn4560: s70/p5plus我是秒選p5 plus啦 03/19 22:34

我是按照版上的推薦指南去選擇的 p5 plus感覺蠻不錯的
※ 編輯: pfii1997119 (114.25.181.160 臺灣), 03/19/2023 22:35:38

→ leo3258: Z690 AORUS ELITE AX DDR4 6990 罰站屋這張要去海鮮商城 03/19 22:37

→ leo3258: 配折價卷才划算 03/19 22:37

→ leo3258: 機殼供電拿組合比較便宜你選這張至少要atx機殼才裝的下 03/19 22:39

→ leo3258: sw300 air 1000p 2022c都有組合價 03/19 22:39

→ leo3258: 塔扇要雙塔 03/19 22:40

推 kkrrooxx: 之前p5 plus 2tb還要6000的時候去推跳水的S70還能理解， 03/19 22:42

→ kkrrooxx: 現在兩支幾乎等價想不出來不選p5 plus的理由，更好笑 03/19 22:42

→ kkrrooxx: 的是用太熱這個點來打，結果我手上的S70根本熱到爆 03/19 22:42

→ Imyrr: S70標配送散熱墊，有裝還會熱嗎？這個$2369左右Gen4最便宜 03/19 23:06

推 jasn4560: 原po挑的主機板標配散熱墊還會熱嗎? 同理 03/19 23:13

推 kkrrooxx: 他的散熱墊很小很薄，我用主機板自帶的大散熱片都會熱了 03/19 23:18

→ kkrrooxx: ，應該是原本他自己主控就是很熱 03/19 23:18

推 s1011282: 3060不推，雖然vram大可以調大batch size，但訓練速度有 03/19 23:30

→ s1011282: 點慢 03/19 23:30

→ bear1414: 看說明似乎題目都還沒訂？等你有題目方向再決定顯卡規 03/20 00:04

→ bear1414: 格就好 03/20 00:04

→ bear1414: 另外，已題目若沒方向就請教授給幾個再選，比較有效率 03/20 00:06

推 s78513221: 之前玩算圖的心得是colab pro給的卡也不是很固定 03/20 00:31

→ s78513221: 就算買Pro+也只是相對一般會員有優先權而已 03/20 00:35

→ s78513221: 畢竟Google主力還是GCP的GPU算力或者TPU算力販售 03/20 00:36

推 xu3fu6xup6: 我自己用pro plus 一個月1500台幣的那個，基本上還沒 03/20 00:44

→ xu3fu6xup6: 看過a100以外的卡 03/20 00:44

→ xu3fu6xup6: colab有個最大問題是他的cpu極度慢，如果你的模型反而 03/20 00:44

→ xu3fu6xup6: 是cpu特化的話那就不推薦使用colab 03/20 00:44

→ inthepeace: 如果要上13600k的話，塔扇要上AG620 03/20 00:45

推 timofEE: 也要看顯示卡支不支援Cuda torch等等版本問題 03/20 01:42

→ timofEE: 甚至我同學就遇到3090太新跑不了要改用1080ti 03/20 01:42

→ timofEE: 不過應該要在價錢可以接受的程度盡量拉高等級 03/20 01:42

→ timofEE: 3090的batch size可以設到8又跑超快 03/20 01:42

→ timofEE: 同樣的程式在1080ti下就只能設到1 03/20 01:42

→ timofEE: 在某些緊急的時候真的會差很多 03/20 01:42

→ timofEE: 尤其論文通常會很緊急的要突然改什麼東西要結果出來 03/20 01:42

推 AmigoSin: 趕碩論的話建議租colab，不要用自己的機器等他慢慢練 03/20 03:25

推 yoyo178134: Gcp 300塊先用一用用完再換下一個300 03/20 04:29

推 suitup: 如果預算受限的話3060算唯一選擇了跑得慢至少比不能跑好 03/20 08:05

推 oopFoo: 現在NLP包含深度學習這塊已經被LLMs disrupted。就像2013 03/20 09:14

→ oopFoo: 年時，傳統電腦CV開始被NN取代。現在業界學界全力轉向LLMs 03/20 09:16

→ oopFoo: 好好重新選擇題目。現在先買3060是個好選擇，跑跑小模型 03/20 09:17

→ oopFoo: 試試東西，真的需要大量訓練的就花小錢買雲端GPU。過個一 03/20 09:18

→ oopFoo: 兩年，也可賣掉3060換更適合的顯卡。 03/20 09:18

→ oopFoo: 最後不需要再賣掉顯卡。顯卡算比較保值。 03/20 09:30

推 start928: 之前寫論文也是租了colab 真的好用反正論文寫幾個月就 03/20 09:58

→ start928: 寫完了如果之後也沒顯卡需求很推直接租比起3060快很 03/20 09:58

→ start928: 多的！ 03/20 09:58

→ GoGoJoe: 你真的有看嗎技嘉這張要配SSD拿 cooler用AG620/PA120 03/20 11:08

→ moraz0834: Pro Plus也是都拉到A100 03/20 11:35

推 mtc5566: 技嘉這張主機板拿欣亞搭SSD的組合最划算塔散用虎徹3不 03/20 19:09

→ mtc5566: 夠要換PA120 03/20 19:09

推 Virness: colab 52.5花下去了自己買要調環境 03/20 22:46

→ Virness: 速度又比3060快不會串接問gpt 03/20 22:47

→ Virness: 跑出模型再用gcp azure aws去架站 03/20 22:47

→ amy79968: 13600k至少搭個AG620比較夠用其他會自己組的話沒什麼 03/20 22:56

→ amy79968: 問題了 03/20 22:56

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#49. colab使用量限额解决

#colab #stablediffusion #vits colab会员切换GPU. 点赞数icon 4. 00:19 ... 如何使用gpu 首先点击代码执行程序，然后-更改运行时类型-硬件加速器进行 ...

#50. 推薦Python初學者的好用工具：Google Colab

Google慷慨的提供了GPU，甚至是更專業化的TPU，供你免費使用。預設狀態 ... 有的人，是這樣協作的：自己寫一段程式碼，用郵件傳給對方；對方改完，發回來； ...

#51. 在云端使用TensorFlow

在Colab 中使用TensorFlow¶. Google Colab 是谷歌的免费在线交互式Python 运行环境，且提供GPU 支持，使得机器学习开发者们无需在自己的 ...

#52. [Lora] Google Colab 訓練筆記 - HINA::工程幼稚園

Google Colab 其實本來是用來給機器學習目的（或是拿來學習Python ... 自己的版本。 hollowstrawberry/kohya-colab. 因為他的目的相當單純，就是專注在 ...

#53. 10/30 - mmminecraft的創作- 巴哈姆特

... GPU內存是yolo5m的好幾倍，我8G的GTX1650直接跑不起來。尋思之下想到還可以利用雲端GPU，於是改用GOOGLE COLAB的服務去訓練我的模型，colab提供了16G ...

#54. 在Colab 上執行Whisper 產生字幕 - Northern Wind

｜下載完後無須聯網僅需使用自己電腦處理｜如何在Windows上使用Whisper. The ... 如果沒有閒置GPU 可以使用會需要付費，點選瞭解詳情。Whisper 使用應該用Pay As You ...

#55. Colab（一）：啟動

... GPU 可以使用[5]，檔案可以存放在Google Drive 或是Github [6]。一開始可以先察看Colab 使用的Python 版本[7], [8]。如果要使用自己的Google Drive 存 ...

#56. 為什麼一個專業的Stable Diffusion 使用者不會選擇Google ...

Google Colab係一個免費嘅網絡平台，用家可以獲得免費嘅GPU資源。不過，作為免費嘅服務，佢喺資源上有好多限制。例如，佢嘅GPU同CPU資源有限，對於大型 ...

#57. 【Google Colab Python系列】Colab平台與Python如何擦出 ...

給自己一個練習，寫出一段大綱來說明你的程式碼，歡迎留言分享學習心得，一起努力成長，加油！資源有限度：使用起來要有度. 由於我們使用的是免費雲端， ...

#58. 我可以运行谷歌Colab（免费版）脚本，然后关闭我的电脑吗？

根据我自己最近的经验，我相信Colab最多会给你分配12个小时的GPU使用时间，之后大约有8个小时的冷却期，然后你才能再次使用计算资源。在我的例子中，即使没有GPU，我也无法 ...

#59. [請益] 顯示卡3060 12g 跑深度學習問題請益- 看板PC_Shopping

推AmigoSin: 趕碩論的話建議租colab，不要用自己的機器等他慢慢練 03/20 03:25. 推yoyo178134: Gcp 300塊先用一用用完再換下一個300 03/20 04:29. 推 ...

#60. Google Colab云端训练客制化YOLOv4物件辨识－上篇

... Colab提供了8小时的免费GPU可以使用，所以手边没有强大GPU的同学们就可以善用这个平台的资源。 image0087_8c03bc93f7112d0219eaa74e6a0579e6eb417b4f ...

#61. 不用高階顯卡！任何裝置都能使用Google colab 免費玩 ...

... 自己的模型，大家可以自己去對照，其中最流行的真人畫風是ChilloutMix ... GPU、空間）架設一個最基本功能的雲端虛擬Stable Diffusion 主機：.

#62. 教你使用Keras on Google Colab（免费GPU）微调深度神经 ...

如何在前景分割域中微调Keras预训练模型（VGG-16）。现在，让我们开始！ 1. 创建您的第一个Jupyter笔记本. 假定您已登录自己的Google帐户。

#63. 機器學習筆記: 強化式學習-打造最強通用演算法(二)

使用 Google Colab 建構機器學習專案的優點: (1). 不須自行安裝執行環境 ... 用自己的CPU/GPU 在跑). 如果選擇連線至本機執行環境, 要先執行自己的 ...

#64. 网友“炸锅”：Colab推出pro+会员后，pro会员就用不了V100了

对于学生党和科研党来说，能用到谷歌Colab训练服务器的网站，即便是9.99 美元一个月（几乎60元人民币）的会员费，总比自己买或租一个GPU 要划算得多。

#65. [ML]Colab介紹&如何在Colab上使用Tensorboard - 星期五。見面

... 用Google的Colab做為開發環境，Colab一大特色就是提供了GPU(Nvidia Tesla ... 自己裝置上執行的我們要怎麼使用tensorboard呢? 在Colab上使用 ...

#66. Google Colab——用谷歌免費GPU跑你的深度學習代碼

官方給出的新手指引當中已經給出了前期配置、常見軟件和庫的安裝等方法。大家憑藉官方教程可以基本入門Colab，但如果想更加自如地在Colab上跑通自己的代碼 ...

#67. 如何使用Google colab gpu跑tensorflow

... 自己的笔记本上训练，99%的内存和CPU占用.....完全做不了其他的事情，而且还需要8个钟以上的时间....后来搜索了解到了google的colab有免费的GPU可以使用。就肯定使用啦 ...

#68. Python 開發環境介紹、基礎語法

Colab 上有幾種GPU可供. 使用：K80、T4、P100、. V100. Page 23. Colab常用 ... 可以在此搜尋㇐些常用的程式碼片段，直接複製到Colab 中使用。例如：如果.

#69. Colab Pro+每月50刀的会员值不值？有人做了个开箱测评

在GPU 不够用的情况下，Henze 决定使用Google Colab 付费选项来解决。 Henze 表示自己以前只使用过免费版的Colab，现在发现还有2 个付费版：Colab Pro ...

#70. 实验室一块GPU 都没有！怎么做深度学习？

很难想象，当初如果自己没有自费买GPU，现在我会在哪里，在做什么。如果客观条件不好，尽量想办法克服一下，机会要好好把握。 Google colab应该是非常不错 ...

#71. Google Colab 深度學習使用入門 - 炎龍老師的blog

接著就自己看著辦, 看你要GPU 還是TPU! 使用GPU或TPU 選擇用GPU 或TPU. 確認TensorFlow 版本. 在寫這篇文章時, CoLab 預 ...

#72. 亞洲大學人工智慧研究中心- Google Colab ...

Google Colab (Google Colaboratory)推薦給大家， Colab是Google為人工智慧開發者所提供的免費雲服務。可以免費使用Colab上所提供的GPU免費資源。

#73. 在google colab进行yolov5模型训练，免费使用GPU资源 - Bilibili

... 训练yolo系列模型免费 GPU ，在 Colab 上训练自己的YOLOv3模型（二），手把手教你使用 YOLOV5训练自己的目标检测模型，在 Colab 上训练自己的YOLOv3模型（一）

#74. 如何以Google Colab及Yolov4-tiny來訓練自定義資料集─ ...

所以如果剛好需要的物件偵測應用落在這些資料集類別中，那就不用自己建置直接使用即可，因為自己很難收集和標註這麼大規模的資料集。當然，如果嫌指定的 ...

#75. Google Colaboratory–適合Python初學者的雲端開發環境

如之前所述，使用Colab完全不需自行安裝TensorFlow等函式庫，直接import ... 提供的選項有None(由google 配置)、GPU(圖形處理器) 及TPU(張量處理器 ...

#76. Colaboratory-免安裝環境讓初學者輕鬆玩AI

圖：Colab官網提供的GPU為Tesla P4. 資料來源：https://colab.research ... 使用Google Chrome 瀏覽器，以獲得最佳瀏覽體驗.

#77. 玩具烏托邦: 貴哥的colab 初學筆記

有沒有GPU 可用？掛載了哪些檔案系統？從google drive 裡啟用colab (2) 在NB 裡面，可以用驚嘆號執行shell 指令，例如 ...

#78. 深度學習| 免費使用Google Colab的GPU雲端計算平臺

可以練習各種包的安裝和測試，反正12個小時後重新在來！ Colab可以使用自己賬號Google Drive,首先指定我們將要使用的資料夾。我在Google ...

#79. 教你使用Keras on Google Colab（免費GPU）微調深度神經 ...

如何在前景分割域中微調Keras預訓練模型（VGG-16）。現在，讓我們開始！ 1. 建立您的第一個Jupyter筆記本. 假定您已登入自己的Google帳戶。

#80. 几分钟搞定自己的深度学习开发环境，我是怎么做到的？

以上步骤应该能够让你快速上手Google Colab，运行自己的深度学习模型。如果你也在使用Colab 来测试CPU/GPU 深度学习环境，欢迎参阅作者的代码。

#81. 使用Google Colab - Python 教學| STEAM 教育學習網

第四步、用簡單的程式測試：將下方的程式碼貼到自己的Colab 程式裡，執行後就會在Colab 的資料夾(預設為Colab Notebooks ) 裡新增一個名為test.txt 的純文字文件，內容會寫 ...

#82. 安装TensorFlow 2

TensorFlow Docker 映像已经过配置，可运行TensorFlow。Docker 容器可在虚拟环境中运行，是设置GPU 支持的最简单方法。 ... Google Colab：学习和使用TensorFlow 的一种简单 ...

#83. 操作系统级ChatGPT爆火，实测让电脑自己整理桌面

有GPU的更是可以在本地跑Code-Llama等开源大模型。作者最近就演示了在断网情况下用Falcon-180B做数据可视化，还是可交互的。现在Killian对Open ...

#84. 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习2.0.0 documentation

我们不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。 ... 多GPU的简洁实现 ...

#85. Anaconda stable diffusion ubuntu. 04. bat while your 'stable' envi

請使用一般使用者，不可以用Root使用者安裝。 1 安裝顯示卡驅動 # 1. co/runwayml ... 04 to take advantage of an Nvidia GPU and run stable Diffusion via Stable- ...

#86. 操作系统级ChatGPT爆火，实测让电脑自己整理桌面

有GPU的更是可以在本地跑Code-Llama等开源大模型。作者最近就演示了在断网情况下用Falcon-180B做数据可视化，还是可交互的。现在Killian对Open ...

#87. Gradio Interface Docs

If running in Google Colab, this is needed to print the errors in the cell output. enable_queue. bool | None. default: None. DEPRECATED (use .queue() method ...

#88. 【Xwin-LM】GPT4を上回るOSS!?使い方と性能比較レビュー

現状では、Xwin-LMモデルを使用するには、データセンター向けのGPUである「A100」が必要なので、これを利用するためにはGoogle Colab Proのような「A100」 ...

#89. 少年Py的大冒險:成為Python AI深度學習達人的第一門課

... 使用 Colab 只需要有 Google 的帳號即可操作,基本上使用免費的版本就已經很好用了,甚至它還可以使用 GPU 來加快運算速度。有需要的話也可以 ... Colab 免安裝的深度學習環境.

#90. 超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2)

陳致中李文昌. 延伸學習 (1) Colaboratory(簡稱為「Colab」)是 Goole 提供的雲端 ... GPU 和 TPU),而不必在意自己的電腦性能如何,因為你只要使用瀏覽器就可以學習,加上 ...

#91. 零基础学机器学习 - Google 圖書結果

黄佳著. 上传自己的据 Kaggle 我个人较喜欢用Kaggle而不是用Colab,为Kaggle 在其 ... GPU,型还是 T80更的P100!通过 Notebooks页面右侧的Settings选项(如图示),咱也用上 ...

#92. Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(電子書)

... 使用者需求,且多半是有限量的服務,若大量使用仍需付費。那該如何在自己的電腦中 ... Colab 虛擬主機來訓練自己的模型。 Colab 是一個可以在雲端運行的編輯執行環境,並 ...

#93. 最近の主な出来事 - としあきdiffusion Wiki*

sd-scriptsとの相性問題が発生し得るので自己責任で使用しましょう。筆者はまだ ... CPU/AMD/Macで画像生成を行う場合でも、「NV」に設定することで、NVIDIA社製GPUと同じ ...

#94. 計算機概論:科技新世界 - 第 1-24 頁 - Google 圖書結果

... 自己的足跡,但藉由深度學習用多層神經網路來分析複雜的數據,能夠找出這些詐騙人士的活動模式。第三方支付服務商PayPal,就透過深度學習技術來偵測詐騙行為模式,以過濾 ...

#95. 可能是最全的开源LLM （大语言模型）整理- 北京兆维机房

白泽是使用LoRA 训练的开源聊天模型，它改进了开源大型语言模型LLaMA，通过使用新生成的聊天语料库对LLaMA 进行微调，该模型在单个GPU 上运行，使其可供更 ...

#96. 特斯拉「擎天柱」机器人视频爆了！端到端AI大脑加持

... 用自己的双手即可完成任务。其中，4个英特尔RealSense深度摄像头和2个英伟达Titan XP GPU（是的，这是2019年的工作），可以将像素转化为精确的运动 ...