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为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

PyTorch提供了对NVIDIA CUDA非常好的支持，可以将模型和数据高效加载到GPU显存中，利用GPU并行计算带来的加速。

开源模型

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

stable-diffusion-ui/releases/latest/download/Easy-Diffusion-Linux.zip 安装硬件要求： Windows10/11, 或 Linux/Mac/一张NVIDIA

Stable Diffusion 插件安装

基于秋叶整合包-StableDiffusionWebUI启动器快速安装ComfyUI

执行：nvidia-smi CUDA Version: 12.0 （7）勾选“安装Pytorch”,选择版本，选择小于CUDA 12.0版本，Torch选择接近新版本，效率会更高。

秋叶整合包

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

增强 CUDA 12 兼容性: 得益于对 inswapper_128_fp16 模型的修复，该项目实现了与 NVIDIA

FaceFusion 文生图

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

., 2023)·NeVA: NeMo Vision and Language Assistant (NVIDIA, 2023) 04提高LLMs的速度和降低成本 GPT-3.5于2022

大语言模型

Roop升级版FaceFusion换脸AI技术使用以及部署教程

tensorrt: NVIDIA TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的平台，针对 NVIDIA GPUs 进行了优化。

FaceFusion 教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.8.0重大更新！

技术小知识： CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。

SD 画图

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

研究中使用了LoRA和DoRA等方法，将它们与OpenELM集成，并使用8个NVIDIA H100 GPU进行三轮微调。

OpenELM 大模型

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

NVIDIA GTX GPT主要用的就是显存。

大语言模型运行

腾讯开源混元AI绘画大模型

不过，混元大模型的门槛不低，目前必须是NVIDIA显卡，最低配置是11G显存，推荐32G显存。

腾讯混元文生图

【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

快速：借助fish-tech加速技术，在Nvidia RTX 4060笔记本电脑上实时因子约为1:5，在Nvidia RTX 4090上为1:15。

语音克隆开源模型

有道开源的国产语音库EmotiVoice爆火了！具有情绪控制功能的语音合成引擎！

但是尽量需要一台配备 NVidia GPU 的机器。

EmotiVoice 语音库

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

在 Milvus 2.0 发布后的一年多时间里，Milvus 社区对 GPU 的呼声越来越高，再加上 NVIDIA 工程师的大力配合——为 Knowhere（Milvus 索引引擎）增加了最新的 RAFT

大语言模型

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何提升分布式推理的性能和便捷性。

DeepSeek V3 开源模型

手把手教你用上SDXL——SDXL 1.0 模型资源/comfyUI中文一键包下载

我们为你整合的基于cuda11.8的版本，要求是你的电脑中必须安装cuba11.8，cuba11.8用任意搜索，选择在nvidia官网下载即可。

SDXL 下载

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