回答:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
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回答:这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazon aws的，这对国内用户，有多大意义呢？我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还...
Nino
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本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速...
...文，4个时期），训练双向LSTM的成本。由上图可知，专用服务器是控制成本的较佳选择。这项基准测试横向比较了以下硬件平台：亚马逊AWS EC2，谷歌Google Cloud Engine GCE，IBM Softlayer，Hetzner，Paperspace，以及LeaderGPU，这些硬件提供商...
...故事 网站 | http://chaindesk.cn 愿码愿景 | 打造全学科IT系统免费课程，助力小白用户、初级工程师0成本免费系统学习、低成本进阶，帮助BAT一线资深工程师成长并利用自身优势创造睡后收入。 官方公众号 | 愿码 | 愿码服务号 | 区...
...杂的系统才行。在生产中使用深度学习一块 CPU 就可以，服务器可任选。大多数使用案例我们都推荐这么做。以下是几个要点：在生产中进行训练的情况非常少见。即使你想每天都更新模型权重，也无需在生产中进行训练。这是...
...penCV 3.0 gold release (vs. 2015-06-04)# - Digits# - Lasagne# - Nolearn# - Keras#################################### started with a bare ubuntu 14.04.3 LTS install, with only ubuntu-desktop install...
本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱到。作者指出，组装者首先要弄清自己的需求，然后根据预算做出合理的选择。 注...
...你使用 WebGL 在 GPU 驱动的、你的浏览器上运行训练好的 Keras 模型。模型直接根据 Keras JSON 格式配置文件和关联的 HDF5 权重而序列化（serialized）。项目地址：https://github.com/transcranial/keras-js互动演示用于 MNIST 的基本卷积网络在 MNIS...
...定任务上进行基准测试。VGG 的预训练网络可在互联网上免费获取，因此被广泛用于各种应用。另一方面，它的主要缺陷在于如果从头训练，则过程缓慢。即使在性能很好的 GPU 上，也需要一周多的时间才能完成训练。论文：Very D...
... python import tensorflow as tf with tf.device(/GPU:0): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation=relu), tf.keras.layers.Dense(10, activation=softmax)...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
王伟廷
沈建明
李增田
张宪坤
