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轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着AI技术发展，大语言模型成为产业智能化的关键工具。DeepSeek系列模型以其创新架构和高效性能备受关注，其中R1-1.5B作为参数量最小的版本，适合资源受限场景。其部署仅需4核CPU、8GB RAM及15GB SSD，适用于移动对话、智能助手等任务。相比参数更大的R1-35B与R1-67B+，R1-1.5B成本低、效率高，支持数学计算、代码生成等多领域应用，是个人开发者和初创企业的理想选择。未来，DeepSeek有望推出更多小型化模型，拓展低资源设备的AI生态。
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机器学习分布式框架Ray
Ray是UC Berkeley RISELab推出的一个高性能分布式执行框架，它比Spark更具计算优势，部署简单，支持机器学习和深度学习的分布式训练。Ray包括节点（head和worker）、本地调度器、object store、全局调度器（GCS），用于处理各种分布式计算任务。它支持超参数调优（Ray Tune）、梯度下降（Ray SGD）、推理服务（Ray SERVE）等。安装简单，可通过`pip install ray`。使用时，利用`@ray.remote`装饰器将函数转换为分布式任务，通过`.remote`提交并用`ray.get`获取结果。5月更文挑战第15天
直播｜均降 40% 的 GPU 成本，大规模 Agent 部署和运维的捷径是什么？
10月28日19:30，阿里云云原生AgentRun与你《极客有约》。
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阿里第一颗芯片问世，平头哥发布最强AI芯片含光800
阿里巴巴第一颗自研芯片正式问世。9月25日的杭州云栖大会上，达摩院院长张建锋现场展示了这款全球最强的AI芯片——含光800。在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。
开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
该文探讨了向量数据库在语义搜索和RAG中的核心作用，并介绍了四个开源向量数据库：Chroma、Milvus、Faiss和Weaviate。这些数据库用于存储高维向量，支持基于相似性的快速搜索，改变了传统的精确匹配方法。文章详细比较了它们的特性，如Chroma的易用性，Milvus的存储效率，Faiss的GPU加速，和Weaviate的图数据模型。选择合适的数据库取决于具体需求，如数据类型、性能和使用场景。
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【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略：数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分，将数据批次在不同GPU上处理；数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU，适用于复杂模型；数据和模型都拆分，适合大型模型，使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项，包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合，支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息，涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡，适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
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