感觉 LLM 不管是数据集构建还是训练流程都是需要一些特定经验的 但是很明显一般的公司没有能力提供这个场景

@OysterQAQ 机箱最好的就是追风者了 便宜的可以买长城 全塔基本都可以满足家用需求 盘位都是 10+

哪里降价厉害了 看了下 7402 比我前几个月买的还贵了， 家用的话 塔式机箱 搭个超微配 amd 挺好的

@ikaros 可能是兽耳因素吧 后面是概率值 看最大的就好了

@Thiece pytorch 和 tf 都有 里面有 tf 的代码只是我需要本地 tf-serving 部署才转换权重的 本身微调训练是 pytorch clip 本身也是 pytorch 写的

@graetdk 哈哈 不是大佬 我们之前还聊过呢 你应该还有我 qq 不算专业研究 cv 的 在读研 方向是深度学习的推荐系统 这些算是 side project

@chenY520 moco 那种队列负样本方式的话，8 张 a100 可以跑完整的训练，微调的话，我是用一张 3090 就完成了

@oldshensheep blip 就可以做到

5500 买个二手 3090 ，1500 随便凑个配置

@cest deepdanbooru 是做了多标签多分类，标签有限制数目，后续我会在千万张 pixiv 图片上提供文本到图像的检索服务，可以解决一些 pixiv 本身图片 tag 质量差的问题

@ck65 感谢挽尊🥺🥺🥺

没有成品应用好像大伙都不感兴趣 后面会放出以文搜图（动漫插图）的应用 api

R.I.P

@justaname 你思考一下写回和异步同步本质上是不是一个东西 块层面还更加细粒度 写回法就是在自动帮楼主做异步同步这件事，如果想更稳固可以写直通 bcache 很早都进入 linux 内核了。

你这样定时同步还不如 用缓存的写回模式 例如 bcache

@nba2k9 散装日语

dell+有锁 epyc