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Der Machtwechsel vom CPU zum GPU - Warum liebt KI 'Matrizen'?

Wir beleuchten den Übergang von CPU zu GPU und die Gründe, warum KI Matrizenoperationen bevorzugt sowie Beispiele für Leistungsverbesserungen. Erfahren Sie, wie GPU-Beschleunigung die Leistung von Deep Learning steigert und die Effizienz von matrixbasierten Operationen erklärt.

Praktische Erfahrungen beim Fine-Tuning von FLUX 1-dev 12B LoRA auf DGX Spark - Licht und Schatten des energieeffizienten Lernens

Teilen Sie praktische Erfahrungen beim Fine-Tuning des FLUX 1-dev 12B Modells mit LoRA auf der ARM-basierten DGX Spark. Detaillierte Analysen zu 1000 Schritten, 100 Epochen, OOM-Problempunkten, Energieeffizienz und CPU-Flaschenhalden.

Der Schlüssel zur effizienten KI-Fine-Tuning - Vollständige Zusammenfassung von LoRA

Dieser Blog-Beitrag erklärt, wie man LoRA (Low‑Rank Adaptation) zur effizienten Feinabstimmung in der Ära der großen Sprachmodelle einsetzt. Lernen Sie die Prinzipien, Vorteile und praktische Anwendungsbeispiele der PEFT-Methodik auf einen Blick kennen.

Der verborgene Helfer von Bildgenerierungsmodellen - CLIP und fortgeschrittene Prompt-Strategien

Wir stellen Strategien zur Optimierung von Bildgenerierungs-Prompts unter Verwendung von CLIP und Dual Encodern vor. Die Rollen und effektiven Kombinationen von Sätzen und Schlüsselwörtern von T5-XXL und CLIP-L werden erläutert, um hochwertige Bilder zu erstellen.

CUDA-Umgebung für die KI-Entwicklung einrichten

Dieser Artikel beschreibt freundlich den Prozess der Installation von CUDA und cuDNN auf Ubuntu und der Einrichtung der GPU-Umgebung für die Entwicklung von KI-Deep Learning. Ein praktischer Leitfaden, dem auch Anfänger folgen können.

Was ist CUDA? Der Beginn der GPU- und parallelen Berechnung

CUDA ist die Plattform von NVIDIA für parallele Berechnungen und setzt auf den Einsatz von GPUs für schnelle Berechnungen. Wir stellen die Konzepte und Strukturen vor.

Überlegungen zu Deep Learning und TensorFlow

Erforschen Sie die Balance zwischen der Nutzung bestehender AI-APIs und dem Lernen von Deep Learning und TensorFlow zur Entwicklung eigener einzigartiger Lösungen.

Erste Schritte in Deep Learning mit Python TensorFlow - Entwicklungsnotizen

Lernen Sie Konzepte des Deep Learning und die Implementierung eines linearen Regressionsmodells mit TensorFlow. Verstehen Sie die Prinzipien von Tensors und Berechnungsgraphen sowie die Datenvorverarbeitung, Modellauswahl, Lernen und Optimierung durch praktische Übungen.

KI, Maschinelles Lernen und die Konzepte des Deep Learning sowie Einführung in Deep Learning-Frameworks

In diesem Beitrag werden die Konzepte von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning vorgestellt sowie verschiedene Deep Learning-Frameworks eingeführt.