显存

vllm本地台式机运行(3070显存8G)

的对比这块对比网上都很多资料了，这边使用上简单感觉就是ollama很方便部署,占用资料更少,但后续性能会差点,各选项也不一样.ollama安装和使用和docker很像,就不赘述了,这里是看vllm的安装硬件情况介绍30708G显存

名明鸣冥·2025-07-29 22:07

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用

文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision

Cachel wood·2025-07-29 14:12

使用vllm创建相同模型的多个实例，使用nginx进行负载均衡，提高模型吞吐量

背景要提高vllm部署的大模型吞吐量，可以从显存利用率优化、多实例部署、参数调优和流程优化等多个维度入手，以下是具体建议：一、提高gpu-memory-utilization的效果与操作gpu-memory-utilization

·2025-07-27 23:48

深度学习GPU工作站主机选择指南：以RTX 5090为核心的2025年配置策略

对于深度学习研究者和工程师而言，RTX5090的出现重新定义了工作站配置的标准，其32GBGDDR7显存、768个第五代TensorCore以及大幅提升的计算性能，为大规模模型训练和推理提供了全

·2025-07-27 07:27

Pytorch混合精度训练最佳实践

混合精度训练（MixedPrecisionTraining）是一种通过结合单精度（FP32）和半精度（FP16/FP8）计算来加速训练、减少显存占用的技术。

贝塔西塔·2025-07-27 04:00

两个小崽子（隔离5）

当然这些地方防疫部门也明显存在违规问题，有侵犯人权的行为。现在毕竟是网络社会，信息发达，回国的这些人多半都是社会上的人精儿，哪里受得了这种气。

迎春海棠·2025-07-25 23:05

DeepSpeed + Megatron-LM 组合方案的深度解析

组合方案的深度解析，涵盖核心价值、技术实现、性能优势及国产化适配，基于千亿级模型训练实战经验整理：⚙️一、组合核心价值：性能与扩展性的完美平衡维度DeepSpeed贡献Megatron-LM贡献协同效果显存优化

·2025-07-25 13:25

使用llamafactory微调参数介绍&调参经验分享

怎么控制显存占用？

大侠教你学AI·2025-07-24 21:32

comfyui软件安装

2、显卡内存要求，我的笔记本电脑是RXT40608g的显存，个人使用是完全够用的，如果需要更好的性能及出图效果速度，

Hucell·2025-07-24 11:33

深入解析LoRA：低秩适应的高效大模型微调技术

1.背景与动机随着大语言模型（如GPT-3、Llama）的参数规模突破千亿级，传统全参数微调面临三大挑战：显存爆炸：微调70B模型需数千GB显存（如Llama-270B全微调需1.2TB显存）计算成本：

Zhong Yang·2025-07-24 06:54

深度学习分布式训练：并行策略与通信机制的系统性分析

以GPT-3为例，其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间（每个参数2字节），远超当前主流GPU的显存容量（如NVIDIAA100的80GB）。

Takoony·2025-07-22 12:53

大模型部署的整体架构

1.1.1、基础架构层：硬件资源与网络算力集群GPU/NPU阵列：如NVIDIAA100/H100/H200/H800、华为昇腾、昆仑芯等，支持FP16/INT8量化计算，显存带宽需达TB级（如HBM3e

flyair_China·2025-07-22 04:25

川翔云电脑 4090Ultra 48G：全软件预装 + 高效算力，开发者必备

一、旗舰机型核心参数川翔云RTX4090Ultra48G机型，以48GB超大显存突破硬件限制：直接加载1200万面数模型（如《黑神话：悟空》级场景），告别“爆显存”8卡集群模式（总显存384GB），4K

·2025-07-21 19:59

3A 游戏配机贵？川翔云 4090Ultra 48G 帮你省 70%

本地RTX4090主机成本≈2.5万元（含24GB显存），《黑神话：悟空》4K光追仍会“爆显存”硬件每年折旧20%，3年残值不足5000元，折算每小时成本≈1.7元二、云电脑破局：4090Ultra48G

渲染101专业云渲染·2025-07-21 19:59

监控漏检频发？陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%

传统目标检测模型面临三重困境：实时性差：1080P视频流处理普遍低于20FPS（VGG16仅15FPS）漏检率高：密集场景下小目标召回率常低于60%（COCO-val实测数据）部署成本高：ResNet-101需8GB显存

2501_92489016·2025-07-21 17:13

14.3 FFT与PEFT终极对决：1%参数实现3倍速训练，显存暴降80%！

以微调权重比例分类：FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域，参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。本小节将深入解析全参数微调（FullFine-Tuning,FFT）与参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT）的核心差异，并通过具体技术方案对比和实战代码示例揭示其工程应用场景。一、FFT与PEFT技术对比矩阵

少林码僧·2025-07-21 13:42

解决引入TransXNet模块后显存爆炸问题的全面指南

解决引入TransXNet模块后显存爆炸问题的全面指南前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

pk_xz123456·2025-07-21 12:09

PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）

PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。

拉拉拉拉拉拉拉马·2025-07-19 22:32

【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？

目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2

·2025-07-19 22:01

LLaMA 学习笔记

激活函数旋转位置编码（RoPE）LLaMA模型结构：llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册：大模型微调LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数+微调过程）_llama微调-CSDN博客显存占用

AI算法网奇·2025-07-12 06:41

Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是K V cache，能否通俗分析，可以结合代码?

设输入序列的长度为s，输出序列的长度为n，模型深度为l，维度为h,以FP16来保存KVcache，那么KVcache的峰值显存占用大小为b(s+n)h∗l∗2∗2=4blh(s+n)。

javastart·2025-07-11 15:28

408考研逐题详解：2010年第22题——显存带宽

2010年第22题假定一台计算机的显示存储器用DRAM芯片实现，若要求显示分辨率为1600×1200，颜色深度为24位，帧频为85Hz，显存总带宽的50%用来刷新屏幕，则需要的显存总带宽至少约为（）A.245Mbps

CS创新实验室·2025-07-10 06:26

NVIDIA GeForce RTX 3090显卡详细介绍

GeForceRTX3090显示芯片系列：NVIDIARTX30系列制作工艺：8纳米核心代号：GA102-300核心频率：基础频率1400MHz，加速频率1700MHzCUDA核心：10496个（二）显存规格显存频率

山顶望月川·2025-07-10 02:28

【NVIDIA-H100】基于 nvidia-smi 数据H100 GPU 功耗异常深度分析与解决方案

功耗与温度的关联逻辑三、3号H100GPU异常数据深度拆解（一）正常卡与异常卡数据对比（核心指标）（二）异常指标的物理意义四、功耗低的根源分析（多维度拆解）（一）硬件故障维度1.温度传感器故障（GPU核心）2.显存散热模块失效

清风 001·2025-07-09 17:01

TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践

前言：技术背景与发展历程：随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现，传统推理框架面临三大瓶颈：显存占用高（单卡可达80GB）、计算延迟大（生成式推理需迭代处理）、硬件利用率低（Transformer

·2025-07-09 05:03

AI初学者如何对大模型进行微调？——零基础保姆级实战指南

仅需8GB显存，三步完成个人专属大模型训练四步实战：从环境配置到模型发布步骤1：云端环境搭建（10分钟）推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源：#注册后执行环境初始化pip3install-

·2025-07-09 02:15

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案

显存不

tonngw·2025-07-08 16:42

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。

少林码僧·2025-07-08 06:34

c++ python 共享内存

来读取并解码传递给python，Python做测试非常方便，c++和python之间必须定好协议，整体使用c++来解码，共享内存传递给python二、主类主类，串联decoder，注意decoder并没有直接在显存里面穿透

qianbo_insist·2025-07-07 08:52

【技术派专享】并行智算云：RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力？

在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时，本地显卡（比如RTX3090/4090）常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。

山顶望月川·2025-07-06 20:01

Transformer已死？2025年十大替代架构实战评测

点击跳转到网站封面图建议：十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标，背景为动态性能雷达图副标题：实测推理速度/显存占用/长文本能力，附迁移成本决策树一、争议源起：Transformer的时代性局限

·2025-07-06 17:30

边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用：模型的参数量只是冰山一角

边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用：模型的参数量只是冰山一角在边缘设备上部署深度学习模型已成为趋势，但资源限制是其核心挑战之一。其中，显存（或更广义的内存）占用是开发者们必须仔细考量的重要因素。

烟锁池塘柳0·2025-07-05 19:48

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion

SuperAGI2025·2025-07-03 19:00

大模型-FlashAttention 算法分析

通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。

清风lsq·2025-07-03 05:46

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。

十子木·2025-07-03 01:11

机器学习中为什么要用混合精度训练

目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练：FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存（VideoRAM，简称VRAM）是显卡（GPU）专用的内存。

十子木·2025-07-03 01:39

使用虚幻引擎5（UE5）开发游戏的最低配置推荐

20H2或更高）处理器4核CPU（如Inteli5-4590或AMDRyzen51600），主频≥3.0GHz内存8GBRAM（推荐32GB以上，复杂场景需64GB）显卡NVIDIAGTX970（4GB显存

知1而N·2025-07-03 01:09

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析，希望对学习大

herosunly·2025-07-02 05:47

【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南

目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：

一叶千舟·2025-07-02 05:12

【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！

目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模

一叶千舟·2025-07-02 03:34

本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋

另一方面，大模型对硬件要求较高，尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。如果硬件不达标，模型运行起来可能会很慢，甚至根本无法运行。而且，

程序员寒山·2025-07-01 09:56

遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图

遥感影像的尺寸有大有小，大的达到几万x几万像素，而图像分割算法模型在训练中尺寸适中，比如256x256，512x512，1024x1024等等，如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练，大概率会提示内存和显存不足

GIS潮流·2025-06-30 15:28

使用 Xinference 命令行工具（xinference launch）部署 Nanonets-OCR-s

二、部署步骤：从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference：pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB（

没刮胡子·2025-06-30 01:32

141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试

#环境参数#H20141G单机8卡，CUDA12.4，vLLMv0.8.3，flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试，在H20上开启EP、MLA等核心优化参数，实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s，VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887

·2025-06-29 19:18

随机存储器有哪些，只读存储器又有哪些

VRAM：显卡专用显存，支持高速图像

我推是大富翁·2025-06-29 16:58

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践

然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非

无心水·2025-06-29 09:37

探秘阿里云Tair KVCache：大模型推理的加速引擎

随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长，大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显，成为制约其发展和应用的关键因素。

云资源服务商·2025-06-28 20:56

川翔云电脑全新上线：三维行业高效云端算力新选择

二、硬件配置与性能参数CPU机型（侧重计算能力）GPU机型（图形渲染/AI训练）性能亮点支持最高8卡并联，显存叠加提升复杂场景处理能力。

渲染101专业云渲染·2025-06-28 15:51

【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】

下面为你详细介绍安装部署的步骤：一、硬件要求显卡：需要NVIDIAGPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。

岁月玲珑·2025-06-28 10:17

Python打卡：Day39

知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行

剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

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