大家一般都在window上训练yolo等一些深度学习模型，会发现很慢或者说GPU显存不够用而云GPU平台则解决了一系列该问题深度学习目标检测交流群1：985499650yolo2D3D目标检测行为识别交流群2：782537412接下来以该平台为例---有一些免费的3090，4090可以用（24G）：https://cloud.lanyun.n

1.执行nvidia-smi-a查询显卡资源报错aptinstallnvidia-utils-535-serveraptinstallnvidia-utils-5352.安装驱动nvdia-smi提示未安装驱动预先安装系统：ububtu22.04LTS查看可安装驱动版本：#ubuntu-driversdevicesERROR:root:aplaycommandnotfound==/sys/devices/pci000

写在前面本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一

写在前面很多问题尚未弄清，还在进一步调整目前已知我用8卡的3090采用deepspeedZeRO3进行运行，下面是deepspeed3的配置1{2"fp16":{3"enabled":"auto",4"loss_scale":0,5"loss_scale_window":1000,6

官方文档镜像要求A100-40G-8卡硬件配置：软件配置：1.准备由于恒源云暂时缺少硬件资源，此次部署使用8*3090-24G配置（需要量化int8）：注意镜像选择，pytorch版本选择1.13，不要选择2.0，2.0会产生不兼容的情况。同时需要注意扩容，否则模型存放不够空间创建实例后，打开终端，下载模型到临

 #include<iostream>#include<algorithm>usingnamespacestd;constintM=1e6;intvis[M+4],P[M+4],cnt;intfi[M+4];voidshai(inttop){ cnt=0; fi[1]=1; for(inti=2;i<=top;i++){ if(vis[i]==0){ P[++cnt]=i; fi[i]=i-1;

前言 本文介绍了在单卡上凭借对YOLOv5的性能分析以及几个简单的优化将GTX3090FP32YOLOv5s的训练速度提升了近20%。对于需要迭代300个Epoch的COCO数据集来说相比ultral

DescriptionAlatticepoint(x, y)inthefirstquadrant(x and y areintegersgreaterthanorequalto0),otherthantheorigin,isvisiblefromtheor

‍北京时间9月2日凌晨，NVIDIA正式发布了全新一代基于Ampere安培架构的GeForceRTX30系列显卡，首发包括RTX3090、RTX3080、RTX3070三款型号。NVIDIA宣称，新一代产品号称实现

dockerbuild-f/data1/home/liyuanzhou/ubuntu/dockerfile-tliyz_yolo:666.使用dockerfile构建镜像FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3RUNaptupdate&&apt