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最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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#目标检测 #深度学习 #机器学习 #神经网络

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超大模型训练、推理需要消耗密集和昂贵的算力等资源，对算法本身提出了极高的要求。在海量数据上训练百亿、千亿、万亿的参数，对模型训练速度、模型精度以及训练资源成本都是极大的挑战。超大规模的模型参数，也让模型预测单次的成本与耗时都大幅提升，成为规模化的产业应用瓶颈。


随着投身AI大模型的公司如雨后春笋般涌现，再加上围绕大模型的人工智能生态和由此产生的用于推理的算力需求，未来的算力缺口将更加惊人。算力是否充足将决定各公司大模型产品的成败。


多家券商在近期研报中表示，大模型催生算力需求，AI产业需求持续爆发。国内大模型自研AI大模型进入“百花齐放”阶段，大模型的涌现开启了算力“军备赛”。


为全面助力大模型的发展，思腾合力与国内外知名芯片厂商合作，围绕算力底层技术支撑做了大量功课，持续在基础硬件方面提升实力，使得思腾AI算力服务器，可访问多个机器学习框架，大大加快训练速度，提升资源利用率，保障任务稳定性。


考虑到单AI芯片进步速度还未跟上大模型对大算力的需求，思腾合力在各个单点创新的基础上，充分发挥云计算与存储网络的综合优势，进行架构创新，将算力集群化，推出思腾合力服务器集群解决方案。


该方案可提供高性能计算能力，加速训练复杂的深度学习模型，优化大模型算法，以及处理大规模数据集，从而加快训练进度。集群允许并行处理多个任务，提高大模型推理效率。研究人员可以更快地调整参数，及时获取结果，从而加速训练进展。


未来，AI大模型需求会持续走高，思腾合力将会持续迭代产品、不断升级算力解决方案，适配支持更高效、更复杂算法的大模型，迎接大模型进一步引爆海量算力需求。


本文禁止转载或摘编 作者：思腾云计算GPU服务器 https://www.bilibili.com/read/cv27242934/ 出处：bilibili

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### 思腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使思腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook，需先安装必要的依赖库。通常情况下，在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]： ```bash pip install jupyter notebook ``` #### 启动服务 启动Jupyter服务前，建议创建一个新的虚拟环境来隔离不同项目的包管理。之后通过下面的指令开启Jupyter的服务端口并设置访问密码。 ```bash jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password ``` 对于安全性和远程访问的需求，可以通过修改`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`文件中的参数实现更细粒度的安全控制和网络配置调整。 #### 文件上传与项目构建 当涉及到具体的文件传输任务时，如向思腾合力SCM平台上传数据集或模型镜像等资源，则可参照官方文档说明执行相应的SCP/SFTP协议下的文件传送动作。此外，利用Python内置模块`os`, `shutil`也可以简化本地到云端的数据同步过程。 #### 提交作业流程 针对批量处理需求或是自动化调度场景下，编写Shell脚本配合Cron定时器成为了一种高效的方式。而对于交互式的编程体验而言，直接在Notebook单元格内运行代码片段即可满足大多数情况的要求。 #### 常见问题解答 如果遇到连接超时、权限不足等问题，检查防火墙规则以及SSH密钥认证状态是非常重要的排查方向之一；另外确认目标主机上的相应端口号未被占用也十分必要。 ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录路径 ```
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