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运行一个大模型需要多少GPU?

为大型语言模型(LLM)提供服务需要多少GPU内存? 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)已经成为推动自然语言处理和理解的关键技术。然而,随着模型规模的不断扩大,为这些模型提供服务所需的GPU内存也成为一个亟待解决的问题。本文将深入探讨如何估算为LLM提供服务的GPU内存需求,并提供实际应用的示例

3月AI论文精选十篇

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强化学习详解第四部分:函数逼近,让强化学习适用于复杂世界

我们在强化学习之旅中来到了关键节点 到目前为止,我们探索的环境中,智能体可以明确表示每一个可能的状态 - 动作对。但一旦踏入现实世界的复杂环境,这种 “奢侈” 便不复存在。 |文末点击阅读原文查看网页版| 更多专栏文章点击查看:

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Meta发布Llama 4:开源AI新巨头震撼登场!

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大模型论文解读:VidTok:通过紧凑令牌化重新思考视频处理

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用Python和TypeScript框架,基于MCP服务器为LLM赋能,打造AI应用 MCP支持的AI框架 AI代理工具包为开发者开放了各种API,让AI解决方案具备执行任务的工具,确保能给出准确结果,提升用户满意度。然而,把这些工具集成到AI应用里并进行管理,过程往往很繁琐。本文将为你介绍一种行业

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2W8000字深度剖析25种RAG变体

深度剖析25种RAG变体:全网最全~ 本文28000字符,阅读时长~~ 看速度 每种框架均配有框架示意图。 本文全面、深入探讨了 25 种 RAG 变体。 从基本的标准 RAG 到 CRAT 和 Graph RAG 等高级框架 — 详细的架构、组件细分、流程和具体的代码级实现,以实现 LLM 的动态