2025年4月大模型预训练、微调服务器推荐

最新推荐文章于 2025-07-18 15:12:19 发布
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文章标签： 人工智能 服务器 深度学习 神经网络 计算机视觉 语音识别 ubuntu
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大模型预训练与微调，对显卡的显存要求高，显存是决定模型能不能跑的关键因素，因此，挑选显卡时优先考虑显存问题；其次再考虑单精度等性能问题

目前常用的显卡包括A6000 48G、L20 48G、L40 48G、6000Ada 48G，A100 80G等等.目前有一款常被大家忽略的显卡突围而出，5880Ada 48G

推荐一款8卡5880Ada 服务器供参考

大模型微调新手全流程友好指南
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05-08 207
在深入讲解之前，我们先来简单地理解一下“微调”的概念：大模型微调（Fine-tuning），就是在预训练好的大语言模型（例如Qwen、GPT系列、DeepSeek等）基础上，利用特定的数据集对模型的参数进行小规模训练，以更好地适应特定任务或领域。比如，你有一个通用的语言模型，但你想专门用来写金融报告或者进行客服问答，那么通过微调，这个模型就能更高效地完成这些特定任务。
AI之HardWare：人工智能领域之大模型部署两大设计方案(本地搭建服务器+调用云厂商服务)、服务器和硬件相关技术的简介(GPU/TPU/NPU，GeForce【3090-4090】、Tesla【A
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06-10 2544
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自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑
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02-11 2019
参数规模的人工智能大模型（如 LLaMA、Mistral 等），你需要一台。（LoRA / QLoRA）：可以在。（Inference）：单张。在这个预算范围内，以下是。（NVLink 连接）或。如果未来升级，可以增加。⚠️ 如果你有额外预算，
大模型ai服务器怎么选
2301_79904432的博客
06-10 317
AI服务器配置选择要点：大模型AI服务器的关键配置需综合考虑显存、带宽和稳定性。70B模型需140GB显存，多卡部署成本高。目前4090显卡虽显存优势明显(48G魔改版性价比高)，但缺乏NVLink支持，多卡通信带宽仅64GB/s，长期训练稳定性差。相比之下5880ADA单卡贵3千，但带宽、稳定性和扩展性更优，双卡即可支撑32B模型。企业应根据预算和用途(推理/训练)选择，高端可选A6000等专业显卡。配置选择需权衡显存(决定能否运行)与带宽(决定训练速度)的关系。
2025年 | 大模型LLMs很火，作为新人小白应该怎么入门 LLMs? （附最新大模型学习路线）
m0_56255097的博客
01-03 720
大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！保证100%免费。
AI大模型入门基础教程（非常详细），AI大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！
weixin_58753619的博客
04-02 5728
AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。
8卡5880ADA，这台高性能服务器配置背后的技术奥秘
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04-15 555
而3块18TB的256MB 7200转SATA企业级硬盘则提供了海量的数据存储空间，无论是备份数据还是存储大型文件，都能轻松应对。DDR5技术带来了更高的带宽和更低的延迟，而ECC REG（Error Correcting Code Registered）技术则确保了数据的稳定性和可靠性。平台方面，它支持双路AMD EPYC 9005/9004系列处理器，并提供了丰富的扩展接口和插槽，让服务器能够根据需求进行灵活配置。这样的配置，无论是进行大规模数据处理，还是运行复杂的科学计算，都能游刃有余。
2024年 AI大模型我该买一张什么显卡？
zslefour的专栏
09-23 8753
2024年 AI大模型我该买一张什么卡？我也还在犹豫选择中....
【AI大模型】28、工业级AI大模型系统全景解析：从架构设计到提示语引擎实践
RickyIT的专栏
06-18 1045
本文系统解析了工业级AI大模型的核心架构与技术体系。整体采用分层解耦设计，包含数据工程、模型训练、模型部署、应用集成和监控运维五大核心模块，以及分布式计算、高速网络、异构硬件三大支撑体系。数据工程构建高质量数据处理流水线；模型训练实现从预训练到业务适配的全流程；模型部署优化服务性能与可用性；应用集成连接业务场景；监控运维保障系统持续优化。三大支撑能力专注于千亿参数管理、高并发低延迟处理和持续学习进化。该架构设计既满足当前需求，又为技术演进预留空间，为企业在数字化转型中提供AI工业化落地的完整解决方案。
【国产大模型 × 房地产】智能选址与市场动态预测系统搭建全流程实战
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-05 162
随着房地产行业进入“存量竞争 + 精准运营”阶段，智能化选址与市场动态预测能力成为核心竞争力。传统依赖人工经验与静态报表的模式已难以应对复杂的城市发展格局与多维数据交织的地块价值评估需求。本文基于国产大模型 DeepSeek 与千问（Qwen）构建一套具备多因子融合建模、房价预测、市场热度追踪、自然语言选址解释能力的全链路系统。系统实现了从区域数据采集 → 空间要素提取 → 大模型建模 → 智能策略生成的完整工程闭环，已在多个地产运营机构中完成试点，显著提升选址效率与市场研判能力，为构建地产领域的数据驱动型
跑得起来 ≠ 用得起来：国产大模型产业化的真实挑战
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-17 899
国产大模型到底能不能用？开源模型有没有出头机会？企业怎么选型、接入、部署、调优？作为一个亲手拉过国产大模型、做过B端交付、调过推理性能、踩过坑、写过评估报告的技术人，我想系统复盘一下： - 哪些国产大模型是真正能用的，不止是能跑； - 哪些项目落地案例有实操意义，而不是PPT吹水； - 为什么很多企业接了大模型最后不了了之； - 未来2年产业化走向哪几个战场，哪些人、哪些技术会吃到红利。 这不是行业观察，不是政策解读，而是“国产大模型真实应用现场”的技术笔记。
大模型微调（Fine-tuning）全解：微调基础概念介绍，高效微调的应用场景
m0_56255097的博客
02-26 1653
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
大模型微调常见方法
wshlchl的博客
06-01 402
prefix-tuning 跟 soft prompt tuning 类似，只不过，soft prompt tuning 仅仅针对 transformer模型的输入进行，而prefixt-tuning 是针对 每一个 transformer block进行。soft prompt tuning 跟 hard prompt tuning区别在于 后者的拼接的 话术 是固定的(离散的，不能沟通过梯度下降进行训练)，而soft那个是可变的，两者都是 transformer模型的 输入进行的。
聊聊如何在内网下构建大模型微调环境
python1234567_的博客
07-12 1594
LlamaFactory新版更新后，还是比较方便，只是说llamafactory-cli命令的确是有点蒙，踩个坑就好了。对于LlamaFactory微调来说，本身不难，毕竟都是配置；主要是在内网环境下的依赖包拉取安装是真麻烦，但其实也还好。走一遍的话，还是可以学到很多的。​。
9款GPU横评，哪些适合大模型训练，哪些适合推理任务？
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09-24 8127
在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。但是很多人多可能在最开始为自己的项目做 GPU 选型时，都很难判断哪些 GPU 适合做模型训练，哪些 GPU 更适合去做推理任务。所以我们通过这篇文章将基于 GPU 指标来帮助大家对比分析NVIDIA 的 H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX 4000、L40s、L4 九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。
[RAG] 文档格式化 | 知识库摄入 | VectorDB.faiss | BM25索引.pkl
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-17 1044
向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
Datawhale AI夏令营-机器学习
JXL1860的博客
07-15 1073
使用如果你在处理的是分类问题，并且正负样本比例不平衡（比如“新增用户”只占很少），那你用的就更进一步了，它在划分每一份的时候，还会确保正负样本的比例一致，这能避免某一折验证集全是负样本，导致模型评估不准。将用户的多次行为汇总成用户画像从事件级别提升到用户级别的特征为模型提供更丰富的用户行为信息没有聚合：只知道用户做了什么有了聚合：知道用户是什么样的人。
智合同丨当AI成为法律人的助手：合同审查效率变革观察
最新发布
Shenhetong的博客
07-18 467
合同审查面临重复性高、耗时长的共性挑战，大量基础工作消耗法律人精力。智能辅助工具通过自动分类、风险提示等功能，可提升审查效率，使法务人员聚焦核心条款。技术介入促使法律人角色转变：从"审查者"向"规则设计者"转型，将节省的时间投入复杂案件、合同优化等高价值工作。智能工具并非取代专业判断，而是与法律人形成共生关系，释放其在战略决策、业务协作等领域的独特价值，实现效率与专业的双重提升。
我有两张 GPU ，但是 ollama 只使用了一个，资源情况Fri Mar 14 18:42:20 2025 +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.161.07 Driver Version: 535.161.07 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA RTX 5880 Ada Gene... Off | 00000000:AC:00.0 Off | Off | | 30% 42C P8 22W / 285W | 260MiB / 49140MiB | 1% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA RTX 5880 Ada Gene... Off | 00000000:CA:00.0 Off | Off | | 43% 74C P2 284W / 285W | 44249MiB / 49140MiB | 93% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ +---------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=======================================================================================| | 0 N/A N/A 2117 G /usr/lib/x
03-15
<think>好的，用户想让Ollama使用多张NVIDIA GPU进行计算。首先，我需要确认Ollama是否原生支持多GPU。根据之前的知识，Ollama默认可能只使用单张GPU，所以需要配置。 用户提到CUDA 12.2和NVIDIA-SMI 535.161.07，说明驱动和工具已经安装。接下来，我需要检查几个可能的配置点。首先，Ollama的环境变量设置，比如CUDA_VISIBLE_DEVICES，这个变量可以指定可见的GPU设备。如果用户没有设置，可能需要手动指定。 然后是Ollama的配置文件。用户可能需要编辑~/.ollama/config.json，添加GPU相关的参数，比如设置num_gpu为GPU的数量。如果这个配置不存在，可能需要用户手动创建或更新Ollama到支持多GPU的版本。 另外，Docker环境下运行的话，需要确保容器有权限访问所有GPU，使用--gpus all参数。同时，检查NVIDIA Container Toolkit是否正确安装，这是Docker使用GPU的必要条件。 还有可能是模型本身不支持多GPU，需要确认模型是否设计为多GPU推理。如果模型不支持，可能需要调整模型配置或使用其他方法。 最后，用户需要验证配置是否生效，可以使用nvidia-smi命令查看各个GPU的使用情况。如果仍有问题，可能需要查看日志或联系Ollama的支持团队。</think>以下是配置Ollama使用多张NVIDIA GPU的步骤： ### 1. 验证GPU环境 首先确认所有GPU已被系统识别： ```bash nvidia-smi -L ``` 输出应显示多个GPU设备，例如： ``` GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: ...) GPU 1: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: ...) ``` ### 2. 配置Ollama环境变量 在启动Ollama前设置可见的GPU设备： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 指定使用前两张GPU ollama serve ``` 或直接在配置文件中设置（推荐）： ```json // ~/.ollama/config.json { "num_gpu": 2, "cuda_visible_devices": "0,1" } ``` ### 3. Docker环境配置 若使用Docker容器，需添加GPU访问权限： ```bash docker run --gpus all -p 11434:11434 ollama/ollama ``` ### 4. 验证GPU利用率 运行模型后检查GPU使用情况： ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 正常情况应看到多个GPU的显存和计算负载 ### 5. 高级配置（可选） 对于多GPU负载均衡，可在模型加载时指定并行策略： ```bash OLLAMA_GPUS=2 ollama run llama2 --num_parallel 2 ``` ### 常见问题排查 - **驱动兼容性**：确保CUDA 12.2与NVIDIA-SMI 535.161.07匹配[^2] - **显存不足**：通过`--num_ctx`参数调整上下文长度 - **模型限制**：部分模型需添加`tensor_parallel`参数
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