# GPU云服务器 #
1
关注
7802内容
OSS 深度解析：Data + AI 时代的对象存储
在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。
[大语言模型-算法优化] 微调技术-LoRA算法原理及优化应用详解
[大语言模型-算法优化] 微调技术-LoRA算法原理及优化应用详解
[大语言模型] LINFUSION：1个GPU，1分钟，16K图像
[大语言模型] LINFUSION：1个GPU，1分钟，16K图像
精通RAG架构：从0到1，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库
为了帮助更多人掌握大模型技术，尼恩和他的团队编写了《LLM大模型学习圣经》系列文档，包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》和《从0到1吃透大模型的顶级架构》。这些文档不仅系统地讲解了大模型的核心技术，还提供了实战案例和配套视频，帮助读者快速上手。
SDL 图形库优化对硬件要求有何变化
SDL（Simple DirectMedia Layer）图形库是一个跨平台的多媒体库，适用于多种操作系统和设备。优化后的SDL 2.0对硬件的要求有所提升，特别是显卡性能。优化包括提高渲染效率、利用硬件加速功能、支持高效解码算法等，以增强图形处理能力和流畅度。同时，优化后的SDL对输入设备的交互体验要求更高，需确保键盘、鼠标、触摸屏等设备的顺畅操作。尽管如此，SDL仍保持良好的兼容性，能在较低配置的硬件上运行，只是性能表现会有所差异。
企业级RAG全链路优化关键技术
本文深入解析了企业级RAG全链路的关键技术、效果优化、性能优化及应用实践。
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测，包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注，适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接，以及详细的步骤说明，适合深度学习实践者参考。
Docker学习笔记（一）：Docker命令总结
本文介绍了Docker的基本概念、优点以及常用命令。Docker是一个开源的应用容器引擎，它通过容器打包应用程序及其依赖项，实现快速部署和迁移。主要优点包括轻量级、可移植性、易于管理、安全性和开源性。文章还区分了镜像和容器的概念，并提供了构建镜像、查看容器、运行容器、停止和删除容器等常用Docker命令的示例。
如何评估 SDL 图形库优化的效果
SDL（Simple DirectMedia Layer）是一个免费开源的多媒体开发库，广泛用于游戏和多媒体应用。优化后的SDL在性能、图像质量、加载速度、兼容性、跨平台性和开发效率等方面均有显著提升。性能方面，优化后的SDL提高了渲染效率和播放路数；图像质量上，通过先进的渲染技术提升了图像的清晰度和色彩准确性；加载速度方面，通过减少格式转换时间加快了图像加载速度；兼容性和跨平台性得到增强，支持多种操作系统和硬件设备；开发效率方面，简洁的API设计和丰富的文档帮助开发者快速上手，减少了开发时间和成本。这些优化使SDL成为游戏开发和多媒体应用的理想选择。
免费试用