- 性能直逼6710亿参数DeepSeek R1--- QwQ-32B推理模型本地硬件部署 2025-03-07
- 阿里云通义千问团队近日宣布了一项重大进展，正式推出了其最新的推理模型QwQ-32B，并宣布该模型已全面开源。这款新模型拥有惊人的320亿参数，但其性能却能与参数规模高达6710亿的DeepSeek-R1相抗衡。 为了全面评估QwQ-32B的性能，团队进行了一系列基准测试。 在数
- 史上最神的AI静音工作站---算命、炒股、看病、程序设计、销售策划、仿真计算、3D设计、药物设计、基因测序、大数据分析 2025-02-20
- 深度学习框架Deepseek的开源与NVIDIA RTX5090D显卡的发布，共同推动了多个前沿领域的技术突破与应用场景革新。 （一）AI应用场景 App1 生成式AI与内容创作的革命性升级 实时高分辨率内容生成 RTX 5090D的第三代光流加速器与32GB HBM3e显存，配合Deepseek的分布式训练优化，
- 用中文训练更快-满血版Deepseek R1本地部署服务器/工作站硬件配置精准分析与推荐 2025-02-14
- 寻求安全、高性能 AI 解决方案的企业现在可以利用 DeepSeek Enterprise 增强的本地部署。专为可扩展性而设计 和合规性，该解决方案与 DeepSeek R1 无缝集成 NVIDIA Enterprise Platform，使组织能够利用先进的 AI 同时保持对数据的完全控制。 DeepSeek 的主要特点： 企业级 AI – Dee
- DeepSeek R1训练和推理一体式服务器/工作站硬件配置、部署具体步骤 2025-02-11
- DeepSeek R1是DeepSeek系列中的一个较小型的语言模型，其参数量为 7B（70亿参数）。相比于DeepSeek V3（671B参数），R1的规模较小，因此对硬件配置的要求相对较低。 推理（Inference）的硬件配置要求：推理任务的硬件需求取决于具体的应用场景、量化技术（如 4-bit 或 8-bit
- DeepSeek V3推理和训练一体式服务器/工作站硬件配置、部署具体步骤 2025-02-11
- DeepSeek V3是DeepSeek系列中的超大规模语言模型，其参数量为 671B（6710亿参数）。作为目前已知的开源大模型之一，其规模和复杂性对硬件配置提出了极高的要求。 假设其参数规模在100亿到1000亿之间或者更高。这一范围的模型通常包括以下特点： 100亿到300亿参数：适
- DeepSeek R1/V3应用-服务器/工作站/集群配置推荐 2025-02-11
- AI人工智能时代，Deepseek全球最强大开源应用选择合适的硬件配置对于模型的训练/推理性能至关重要。DeepSeek包括最新的V3和R1版本，下面我们从DeepSeek潜在应用分析，帮助您在不同场景下做出最优的硬件选择 （一）DeepSeek应用场景 Deepseek R1和V3都是由Deepseek公司开发的
- 生成式AI热门应用、算法及对计算机硬件配置要求 2024-10-14
- 生成式AI在各个领域的应用非常广泛，以下是一些目前最热门的生成式AI应用及其对应的主要算法、计算瓶颈和硬件要求： 1. 文本生成（如ChatGPT、GPT-4） 主要算法: 变换器模型（Transformer），尤其是大型语言模型（Large Language Model, LLM），如GPT（Generative Pre-trained Transfo
- llama3.2本地系统+软件安装运行、主要应用、计算硬件要求、最新GPU服务器配置参考 2024-09-27
- LLaMA 3.2 是 Meta 发布的最新大型语言模型，以下是关于如何在本地安装和运行 LLaMA 3.2 的详细信息，包括硬件配置、系统要求、必要软件、数据源和应用场景。 1. 系统要求 Llama 3.2 工作站/服务器硬件配置指南 2. 必要软件及依赖项 在安装和运行 LLaMA 3.2 之前，需要确保
- Llama 3.2 工作站/服务器硬件配置指南 2024-09-27
- Llama 3.2 是一款强大的开源大型语言模型，能够生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。本地部署 Llama 3.2 可以让你更好地控制模型，保护数据隐私，并进行更深入的定制化 Llama 3.2 1B 配置要求 类别 关键指标 详细要求 Lla
- NvidiaAI发布llama-3.1-nemotron-51B：一种新的LLM，可在推理期间在单个GPU上运行 4倍的工作负载 2024-09-26
- Nvidia 推出了其最新的大型语言模型 （LLM） 产品 Llama-3.1-Nemotron-51B。该模型基于 Meta 的 Llama-3.1-70B，使用先进的神经架构搜索 （NAS） 技术进行了微调，在性能和效率方面都取得了突破。该模型专为单个 Nvidia H100 GPU 而设计，可显著降低内存消耗、计算复杂性和与运行
- 全面开放：NVIDIA加速Meta Llama 3的推理 2024-04-24
- Meta 最新的开放式大型语言模型采用 NVIDIA 技术构建，经过优化，可在从云和数据中心到边缘和 PC 的 NVIDIA GPU 上运行。 NVIDIA 今天宣布对其所有平台进行优化，以加速最新一代大型语言模型 （LLM） Meta Llama 3。 开放模式与 NVIDIA 加速计算相结合，使开发人员、研究人
- 如何在本地运行 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B及硬件配置推荐 2024-04-24
- Llama 3 是 Meta AI 开发的大型语言模型的最新突破。其产品包括两个出色的变体：80 亿参数的 Llama 3 8B 和 700 亿参数的 Llama 3 70B。这些模型因其在各种自然语言处理任务中的出色表现而受到广泛关注。如果您有兴趣在当地利用它们的力量，本指南将引导您使用 ollama 工
