计图大模型推理库 - 笔记本没有显卡也能跑大模型

计图大模型推理库-笔记本没有显卡也能跑大模型本大模型推理库JittorLLMs有以下几个特点：1.成本低：相比同类框架，本库可大幅降低硬件配置要求（减少80%），没有显卡，2G内存就能跑大模型，人人皆可在普通机器上，实现大模型本地部署；是目前已知的部署成本最低的大模型库；2.支持广：目前支持了4种大模型：ChatGLM大模型；鹏程盘古大模型；BlinkDL的ChatRWKV；国外Meta的LLaMA大模型；后续还将支持MOSS等国内优秀的大模型，统一运行环境配置，降低大模型用户的使用门槛。3.可移植：用户不需要修改任何代码，只需要安装Jittor版torch(JTorch)，即可实现模型的迁移，以便于适配各类异构计算设备和环境。4.速度快：大模型加载速度慢，Jittor框架通过零拷贝技术，大模型加载开销降低40%，同时，通过元算子自动编译优化，计算性能相比同类框架提升20%以上。

三步部署 ChatGLM 开源中英大模型（CPU也能跑~

三步部署ChatGLM开源中英大模型（CPU也能跑~———让猫粮触手可得ChatGLM-6B是一个支持中英双语问答的开源对话语言模型，具有62亿参数。可以在消费级显卡进行本地部署（INT4下最低只需6GB显存）。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈强化学习等技术的加持，已经能生成符合人类偏好的回答。部署步骤：1.下载赛博菩萨制作的一键整合包，并解压两次（压缩上传TG方便下载）2.整理目录至图2形式，运行强制更新.bat（保持网络畅通）3.根据显存大小点击bat启动~猫粮催眠咒语可参考或source:整合包作者aaaki的评论搬运：效果当然不如ChatGPT，6B要什么自行车（因为是中文训练的，在很多数据上非常适合中文提问和回答。其次，本模型有思想钢印的存在，可以尝试催眠（本模型非常适合调教成猫娘，没有之一）第一步，根据知乎&GitHub释放咒语，多用设定模式进行自己的基础设定修改（消耗很多显存以记住，所以说非常吃显存，8G的话不太够，最好12G1624G这样子）。第二布，许下一个承诺，对着猫娘说，如果20句话后还能记得起主人是谁的话，就带她去游乐园玩第三步，OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate482.00MiBalreadyallocated;0bytesfree;7.04GiB痛哭，猫娘他爆显存啦！byfrom

动手学大模型应用开发：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门主要内容包括：大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain是什么，针对小白开发者的简单介绍；如何调用大模型API，本节介绍了国内外知名大模型产品API的多种调用方式，包括调用原生API、封装为LangChainLLM、封装为Fastapi等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型API进行了统一形式封装；大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析；数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建；Prompt设计，如何设计Prompt来让大模型完成特定任务，PromptEngineering的原则和技巧有哪些；验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么；前后端开发，如何使用Gradio、FastAPI等框架快速开发大模型Demo，展示应用能力。

AMD ROCm 6.0发布：新增支持两大GPU显卡、一大AI框架

AMDROCm6.0发布：新增支持两大GPU显卡、一大AI框架如今的ROCm6.0又迎来了RDNA3显卡家族的两名新成员：RX7900GRE、RadeonPROW7800。工程师可利用它们进行AI、ML开发，这就进一步拓展了平台范围，降低了开发门槛，无论是性能还是价位都给开发者提供了更多选择。此外，ROCm6.0还支持了ONNXRuntime，这是一种用于在不同ML框架之间转换AI模型的中间ML框架。因此，开发者可以在本地AMD硬件上以更广泛的源数据执行推理，还可以通过AMD自有的图形推理引擎MIGraphX来处理INT8整数数据——此前已支持FP16、FP32浮点数据格式。当然，PyTorch框架是继续支持的，可操作FP16/FP32混合精度数据。随着ROCm6.0的正式发布，这也预示着AMD正在加快、加深对ROCm开发平台的建设速度，支持的显卡硬件、框架模型越来越多，让开发者可以更自由地从事AI、ML研究，也在NVIDIACUDA、IntelopenAPI之外提供了同样强有力的平台选择。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1419735.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1419735.htm

华硕和宏基发布新款笔记本电脑

华硕和宏基发布新款笔记本电脑两款新的笔记本电脑型号分别是：华硕VivobookS系列和Zenbook14OLED(UM3406)。除了提供OLED显示屏，这些笔记本还搭载了一些最新的AMD和Intel处理器。键盘甚至带有专用的Copilot键，可以轻松访问Windows11的AI工具。———————宏碁周二宣布推出两款新的14寸游戏笔记本电脑：Nitro14和PredatorHeliosNeo14。这两款可能会是华硕ROGZephyrusG14和雷蛇Blade14的有力竞争者。该公司还将推出更新版的Nitro16，可以配置当前代的AMDRyzen或IntelCore处理器。新款Nitro14的起始价格为1299.99美元，配置可高达AMDRyzen78845HS处理器、NvidiaGeForceRTX4060图形卡、32GBLPDDR5XSDRAM和1TBNVMESSD存储。它提供120HzG-Sync显示器，分辨率可选2560x1600或1920x1200。高端的14寸PredatorHeliosNeo起始价格为1799.99美元，配备最高可达IntelUltra9185H、NvidiaGeForceRTX4070，共有三种显示屏选项：3072x1920分辨率165Hz、2560x1600分辨率120Hz或1920x1200分辨率120Hz。所有型号均支持NvidiaAdvancedOptimus。内存和存储选项与Nitro14相同。Nitro16的起售价是$1,399.99，可配置最高达NvidiaRTX4060显卡和AMDRyzen98945HS处理器，带有RyzenAI，或三款14代IntelCorei7HX处理器之一，最高配置为IntelCorei7-14700HX。它配备的屏幕分辨率可选2560x1600或1920x1200，支持NvidiaAdvancedOptimus技术，或者能够根据系统运行情况在集成显卡与独立显卡之间切换，或者同样的1920x1200分辨率屏幕但不支持Optimus技术。无论是AMD还是Intel的配置，都可以配置最高2TB存储空间和最高32GBDDR5SDRAM。标签:#华硕#宏基频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

AMD新RDNA 3笔记本显卡 性能超过台式RTX3060

AMD新RDNA3笔记本显卡性能超过台式RTX3060在高端显卡方面，AMD将为笔记本电脑制造商提供RadeonRX7600MXT或7600M。RX7600MXT拥有32万亿次浮点的性能和8GB的GDDR6显存。RX7600M则具有28万亿次浮点的性能和8GBGDDR6现存。这两款GPU均基于RDNA3架构和6nm工艺构建，并将支持AV1编码解码。这些性能将在《刺客信条：英灵殿》、《无主之地3》、《尘埃3》、《全境封锁2》、《杀手3》、《地平线：零之曙光》、《古墓丽影：暗影》、《巫师3》等游戏种体现，最高设置下，表现比RTX30608GB台式显卡超出31%。下个月，AMD将和英伟达Nvidia最新的RTX40系列显卡在笔记本上正面交锋。Radeon7000M笔记本电脑将于2月开始发货。英伟达的合作伙伴在下个月也将开始发货配备了RTX40系列的笔记本。外星人Alienware的新X16将配备RTX40系列显卡，除此之外还有戴尔、宏基、技嘉、微星、三星、联想和雷蛇RAZER。其中甚至包括轻薄工作室笔记本和14英寸笔记本。AMD的产品名单还没有公布那么多，但新的Alienware外星人M18和M16笔记本电脑都有着RadeonRX7600MXT的选项，以及新的Ryzen7000移动处理器和AMDFreeSyncPremium支持。Emdoor即将推出的APX970和AG958P笔记本，支持17英寸和16英寸240Hz屏幕，将配备Radeon7000M系列显卡。在轻薄游戏本方面，AMD还将提供同样是RDNA3构架的RadeonRX7000S系列GPU。其中RX7700S提供32万亿次浮点性能和8GBGDDR6显存。RX7600S具有28玩一次浮点性能，同样时8GBGDDR6显存。两者同样支持AV1编码解码。AMD承诺，RadeonRX7700S8GB可以让《赛博朋克2077》在1080p全部最高设置下以87fps运行，《古墓丽影：暗影》以 148fps运行，《死亡搁浅》以147fps运行。华硕将成为首批提供配备RX7700S的轻薄游戏本的公司之一，其华硕TUFA16将配备16英寸QHD+ 240Hz显示屏。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1337641.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1337641.htm