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V2EX  ›  handuo  ›  全部回复第 1 页 / 共 10 页
回复总数  185
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v0 跟 lovable 比呢?
72 天前
回复了 cooooing 创建的主题 职场话题 各位中秋公司都发了什么
400 的超市 voucher
onedrive 和 Google Drive
144 天前
回复了 BigBai 创建的主题 问与答 请教一下这种 AI 的使用方式是怎么做的
类似 n8n 和 dify 都可以打一个这样的 workflow
全部用完了,能否再送一批🫡 谢谢!
我做个对比 还不如找多模态模型直接 OCR 呢,比你的这种方式准确率高
@murmur 同意,我的 16 寸,后悔死了
@kome 我就想知道有谁用 Mac 不用三方的 app 来让顶部状态栏各种图标不会堆成一坨
@billbob vscode 的,单纯代码补全举例来说只支持尾部补全,其他插件支持行内补全。jb 的插件一直没再试过,可能是固有印象了,早期感觉非常笨
@billbob 插件的话 cline 和 roo code, gemini code assistant 都可以,尤其是 cline 感觉很不错的
291 天前
回复了 NianBroken 创建的主题 问与答 求推荐免费的 AI 生成 PPT 的工具
通义听悟,也是类似的,点击左侧的效率
portainer 呀
Appflowy 虽然还是很不成熟。anytype 看着像 notion ,但用起来完全不一样
@jiashuaibei 真正跑起来你就知道深度学习有多占空间了,不同的开源项目之间包的冲突是家常便饭,就得新建环境,过半年随随便便 conda 就占一两百个 G 。硬盘空间不够用,就得不停删除缓存、暂时不用的环境和数据集,浪费时间
@handuo 抱歉不是 deepseek ,deepspeed 。深度学习硬盘空间是最不值钱的了,数据盘至少 4tb 是我的推荐哈
@kk2syc 这位的建议就很好,而且我个人的偏好还是用 linux 大于 win ,首先是 cuda 和 deepseek 之类的库网上 linux 的帖子和 issues 多一些,反正我是不知道 llama-factory 能不能在 win 上完美地跑。再有就是涉及到文件系统的函数和包有小概率跟 linux 不兼容,最后就是 win 更重一些,乱七八糟的服务挺占资源的。
一块 1tb 的硬盘肯定是不够的,看你要干什么了。如果是微调 8b 左右的语言模型,你各种 hf 模型总得下载吧,几个主流的都得占用将近 159gb ,你微调过程中产生的数据很快就会达到 500gb 。再加上数据集,conda 各种包,你得一周就复制和迁移一次数据,很繁琐痛苦。如果是 cv 方向和多模态,那数据集占了大头,但是 1tb 勉强够用。如果是 8b 以上的就不用想了。
我的建议是 c 盘不用太大,但是你要把 hf_home,conda, pip cache 和 docker 默认的 data 文件夹放到别的盘,不然多大都会马上满
346 天前
回复了 WinG 创建的主题 问与答 有没有方便微调各种大模型的工具
本质上没有什么放不方便,大部分就是用 docker 来跑现成的 llama-factory 的镜像,如果是多实例多机跑稍微注意一下环境变量配置就行,都一样的。可能有的厂商有自己配置好的镜像,但是也是以 deepseek 和 megatron 为主的,建议自己构建比较好
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