p100显卡本地部署千问什么样的模型

你知道不，现在新款 nas 都已经进化成了家庭 ai 算力中心，市面上很多 nas 都集成了本地 ai 功能，但由于硬件和性能方面的缺陷，通常跑 ai 都会显得有点吃力。那么 nas 真的 不能作为本地 ai 算力中心吗？其实方法还是有很多，今天教你用最熟悉的 windows 系统， 配合 ai 大 模型，直接将人工智能部署在本地，安装上 upscale 本地处理文档， full case 本地无限生成图片，而硬件成本只要小几百块。就是采用这种没有输出接口的 p e 百算力卡。这样的一台小服务器，不光能当 nas 使用，还能部署本地大模型。如果你也喜欢这手艺罗，秋天带你手搓服务器！

我测试了一下大模型训练成功了，我现在就训练这样一个问答的语句，你喜欢什么动物？然后他回答，别逗了，我根本不喜欢任何动物，有没有？然后训练一百五十次， 我用的模型是我重新部署了一个更加轻量的零点五 b 的 千万二点五问答模型，然后写了这个 训练的 python 文件，然后让它训练， 他这边会显示每次训练之后，他的平均损失就是和我想要的那个回答的距离， 这个损失要把他训练到接近零，这样的话他的回答才会达到我训练的预期，我回答的会比较准确， 他每一次训练他都会，这个损失都会下降，就是更加接近我预设的一个回答。 我下的这个模型已经是我能找到的最小的一个模型了，然后我是直接用 cpu 跑的，我的显卡配置不够，只能用 cpu 跑， 这样就训练好了，然后它保存在这里， 然后我们看一下训练之后它的一个效果， 这是把我刚才训练的参数也引用到了模型里面，然后加载这个模型， 然后这时候我们就输入问题， 你喜欢什么动物，我们就训练了这一个问题，然后看他的回答，看，这就是我们刚才训练的这条回答， 这边有个深沉的参数没有设定， 这是我们没有设定的，所以他报了一个错，这个问题不大。然后我们再看一下原模型，就是原来这个模型就是没有训练的时候，他的效果是对于这个问题的回答是什么样的。 现在运行的这个模型它是没有训练数据的，就是用的它官方提供的一个训练数据，然后我们来试一下， 你看这是官方它的数据库提供的一个训练数据，是这样一个回的。