深度学习模型GPU云服务器的相关内容

阿里云文档 2025-04-21

本地部署通义千问QwQ-32B模型

通义千问QwQ-32B是阿里云开源的320亿参数推理模型，通过大规模强化学习在数学推理、编程及通用任务中实现性能突破，支持消费级显卡本地部署，兼顾高效推理与低资源消耗。本文将介绍如何利用vLLM作为通义千问QwQ-32B模型的推理框架，在一台阿里云GPU实例上构建通义千问QwQ-32B的推理服务。

阿里云文档 2025-04-16

双机分布式部署满血版Deepseek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-04-15

本地单机部署满血版DeepSeek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架，在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-03-18

如何本地部署DeepSeek

DeepSeek-V3/R1是拥有600B以上参数量的专家混合（MoE）模型，并已经开源了模型权重。本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。

文章 2024-06-25 来自：开发者社区

为什么深度学习模型在GPU上运行更快？

引言当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力，使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。深度学习模型开始采用GPU是在2000年代中期到晚期，到了2012年，随着AlexNet的诞生，这种使用变得极为普遍。AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Su...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算

前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 ...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

Python 深度学习AI - 利用训练好的模型库进行图像分割、一键抠图实例演示，百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用

Python 深度学习AI - 图像分割第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建① 效率更高的 gpu 版本的安装② 判断是否支持 gpu 版本③ 退而求其次，普通版本的安装④ paddlehub 的安装第二章：调用训练好的库进行图像分割效果演示① 演示一：ace2p 模型② 演示二：humanseg_server 模型 ③ 演示....

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更新时间 2024-07-26 23:13:12

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