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中文开源OCR框架对比及介绍

对于有训练和开发需求的用户来说，采用开源版本的OCR框架，成本主要是环境搭建上，因为需要自己安装pytorch，web，GPU版本还需要安装正确版本的CUDA+cuDNN，这部分比较容易出BUG。

OCR

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

Chinese-LLaMA-Alpaca：地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 简介：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU

大模型中文

llm-action：让天下没有难学的大模型

ensp; Kubernetes 常用命令大全 · 集群环境 GPU

大模型 LLM

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

LLM）是 Decoder-Only Transformer 架构，通过 Auto Regression 的方式预测下一个 token，是一个完全的 Memory bound 场景，一般实际推理时的 GPU

Sora 推理算力

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

使用 VAE 后，即使消费级显卡 GPU 也能以相对较快的速度，完成降噪运算。

Stable Diffusion 文生图

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

面对与 OpenAI 的差距，王小川坦言，在理想方面我们和 OpenAI 确实存在差距，OpenAI 的目标是探索智能的天花板，他们甚至希望设计出将 1000 万颗 GPU 连在一块的技术。

Baichuan2 百川开源

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

论文中举的例子，65B的LLaMA 的微调要780GB的GPU内存；而用了QLoRA之后，只需要48GB。

大模型微调

ComfyUI，你开启XL钥匙打开了新世界

完全支持 SD1.x、SD2.x 和 SDXL 异步队列系统仅重新执行在执行之间更改的工作流部分（节省计算资源）甚至可以使用cpu进行生图（很慢），可以在小于3G显存的GPU上运行可以加载

ComfyUI 大模型

最新最全的开源中文大语言模型列表

地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 简介：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU

大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

这种低效主要是因为 GPU 并不是为处理这种结构而设计的，而且由于设备间需要传递数据，网络带宽常常成为性能瓶颈。

MoE大模型

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

Codeshell基于Megatron-LM，在Attention算子优化、数据预处理、数据加载、日志输出、状态监控、分布式训练管理等方面进行了深度定制，支持Flash Attention2加速，训练吞吐量达到了每GPU

开源模型 AI编程

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

Xinference 不仅支持在CPU上进行推理，而且在 GPU 繁忙时，可以将部分计算任务交给 CPU 来完成，从而提高系统的吞吐率。

开源模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

其中 70 亿参数的模型用于 GPU 和 TPU 上的高效部署和开发，20 亿参数的模型用于 CPU 和端侧应用程序。

开源模型 Gemma

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

基于基础模型训练的SFT模型通常只需要1-100个GPU训练几天即可。

大模型

大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用

该架构的底层是算力资源层，包括各类高性能异构 GPU 资源、高性能存储资源和高性能网络资源。

大模型金融

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