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本文目录一览：
- 1、【装机分享】为了深度学习,搞我的第一台主机
- 2、ai人工智能用什么配置的电脑
- 3、深度学习双卡4090攒机方案
- 4、树莓派3B+运行YOLOv5/6.2
- 5、双十一想装个5900X的机,麻烦各位大佬帮我看看这个配置,给点建议。
- 6、deepseek4b推理cpu占用不高,推理慢
【装机分享】为了深度学习,搞我的第一台主机
1、装机配置要点： 主板：选择适合需求的主板，如铭瑄B760M D4，注意是否需要带WiFi网卡的版本。 内存与硬盘：确保足够的运行内存和存储空间，以满足深度学习模型训练的需求。 电源：根据所选显卡的功耗需求，选择合适的电源，确保系统稳定运行。
2、由于个人轻薄本和MacBook Pro在深度学习方面的性能限制，以及实验室电脑使用不便，我决定参照实验室电脑配置组装一台主机。考虑到Tesla M40显卡虽然较老，但显存足够大，算力也勉强满足需求（单精度下计算速度达到7TFlops，与GTX 980TI相近），且价格诱人，因此选择了这款显卡。
3、构建基于X7X99主板的深度学习主机并不复杂，关键部件包括CPU、散热系统、主板、内存、硬盘、显卡、机箱、电源，以及必要的键鼠、显示器。正确的选择和连接这些部件即可，大部分接口设计有防呆功能，确保连接安全。
4、针对您提出的装机需求，以下是一套基于12代i7-12700kf的装机配置方案，该方案充分考虑了Python数据处理、深度学习、Matlab计算等应用场景，并兼顾了低噪声、低光污染的要求。核心硬件 CPU 型号：Intel i7-12700kf 特点：12核20线程，单核睿频至高可达0Ghz，25M三级缓存。
5、本次装机过程虽然遇到了一些小插曲，但整体来说还是相当顺利的。通过精心挑选硬件和参考各种教程，我成功组建了一台搭载P40显卡的个人主机，并顺利安装了Ubuntu 04系统和NVIDIA驱动。这台主机将作为我的“炼丹炉”，助力我在深度学习和机器学习领域的学习和实践。
ai人工智能用什么配置的电脑
1、自动化、计算机、人工智能专业适合WLFI深度学习网络配置的电脑配置及推荐如下WLFI深度学习网络配置：核心配置要求显卡：基础学习可选择显存≥8GB的NVIDIA RTX 3060/4060；进阶研究需显存≥12GB的RTX 4070/4080；博士阶段或多卡并行需≥24GB显存的RTX 4090。若预算有限WLFI深度学习网络配置，RTX 3060（6GB显存）起步机型搭配云端算力也可。
2、学习人工智能WLFI深度学习网络配置，推荐购买的电脑包括联想小新Pro16 GT AI元启版、机械革命无界15X Pro、ThinkPad T14p、Apple MacBook Pro 14英寸、荣耀MagicBook Pro 1惠普星Book Pro 16 202华硕无畏14 2025以及微星Vision幻影X AI整机。
3、AI人工智能所需的电脑配置应包括高性能的CPU、GPU、充足的内存、快速的存储器以及高速网络连接。以下是具体配置推荐：CPU：推荐使用英特尔Core i7或以上，或者AMD Ryzen 7或以上的处理器，以确保强大的计算能力。
4、对于人工智能专业的学生，推荐的笔记本电脑包括联想小新Pro14GT AI元启版、华硕无畏Pro15酷睿版、ROG魔霸新锐202华硕天选5 Pro、联想拯救者Y9000P 202联想拯救者Y7000P、惠普暗影精灵ROG枪神8以及机械革命无界15X Pro。
深度学习双卡4090攒机方案
1、本攒机方案专为深度学习及人工智能应用设计，采用AMD 7950x处理器搭配双NVIDIA 4090显卡，确保强大的计算能力和高效的图形处理能力。整体预算控制在45000元内，以下是详细配置及说明。
2、不同场景配置方案入门级：RTX 3060（12GB）+ i5/Ryzen 5 + 32GB RAM + 1TB SSD，适用于Stable Diffusion基础版等。进阶级：RTX 4090（24GB）+ i7/Ryzen 7 + 64GB RAM + 2TB SSD，适用于SDXL图像生成等。
3、在构建一台搭载4张RTX 4090显卡的高性能计算机时，需要综合考虑硬件兼容性、通信效率以及整体性能。RTX 4090显卡以其卓越的单卡性能在多个领域表现出色，但在多卡通信方面存在一些限制，特别是其不支持NVLink和P2P（点对点）通信。因此，在攒机过程中需要特别注意通信问题的解决和优化。
4、针对您提出的机架式GPU服务器方案需求，以下是一个基于8块NVIDIA Geforce RTX 4090显卡的详细方案。此方案旨在提供强大的计算力，以支持复杂的数据分析、机器学习及深度学习等任务。服务器基础配置 机箱：选择一款高质量的机架式服务器机箱，确保有足够的空间和散热能力来容纳8块RTX 4090显卡。
5、答案：基于9W的预算，以下是一个针对深度学习需求，配置四卡RTX 4090的工作站组装方案。该方案在性能、稳定性和扩展性方面都进行了充分考虑，以满足深度学习的高计算需求。
树莓派3B+运行YOLOv5/6.2
1、传输YOLOv5文件夹到树莓派：使用FileZilla等工具将电脑端的YOLOv5文件夹传输到树莓派的Downloads文件夹下。安装依赖项：进入YOLOv5文件夹所在区域，使用pip3 install -r requirements.txt命令安装依赖项。
2、运行YOLOv5 在树莓派端进行摄像头监控软件motion的安装与配置，下载motion，调整stream_maxrate参数以优化视频流畅度。重启motion，确保稳定运行。完成以上步骤后，树莓派3B+便成功配置并运行YOLOv5/2。请注意，实验前需仔细检查每一步操作的细节，确保系统兼容性和软件版本适应性。
3、树莓派跑YOLO算法有多种实现方式，主要包括直接在树莓派上运行YOLO模型、采用分布式处理方案以及优化YOLO模型以适应树莓派算力。直接在树莓派上运行YOLO模型 这种方式对于树莓派的算力要求较高。由于树莓派的硬件性能有限，直接运行YOLO模型可能会导致运行速度慢、延迟高等问题，影响实时性。
4、训练-部署分离：YOLOv5在高性能GPU上训练模型，OpenCV在低功耗设备上执行推理；硬件适配优化：OpenCV支持通过CUDA加速推理（需编译OpenCV的CUDA版本），进一步释放YOLOv5的实时性能。
双十一想装个5900X的机,麻烦各位大佬帮我看看这个配置,给点建议。
当前配置（原计划）：微星（MSI）魔龙 GeForce RTX 3080 Ti GAMING X TRIO 12G。当前配置（已购买）：核显。建议：对于深度学习来说，显卡的显存和计算能力非常重要。3080 Ti 是一个很好的选择，但价格可能较高。
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deepseek4b推理cpu占用不高,推理慢
1、DeepSeek 4B推理时CPU占用不高但推理速度慢的原因可能有硬件限制、软件配置不当、模型与数据特性、服务器负载过大以及网络状况不佳，解决方案包括优化软件配置、使用GPU加速、简化任务复杂度、进行基础检查等。
2、网络问题：如果网络连接不稳定或速度过慢，Deepseek作为依赖网络运行的工具，容易出现卡顿。解决方法包括使用测速工具检查网络延迟和带宽，尝试切换网络（如有线连接替代Wi-Fi，或使用5G移动热点），并关闭占用带宽的程序（如视频下载、在线直播等）。
3、DeepSeek响应慢主要是由于服务器过载和默认模型配置较低。在高峰期，大量用户同时使用DeepSeek，导致服务器压力过大，处理速度变慢。此外，网页版DeepSeek可能会自动分配配置较低的模型，这也会影响处理速度。为了解决这个问题，你可以尝试一些优化方法。
4、使用硅基流动平台 简介：硅基流动是一个集众多AI大模型于一体的云服务平台，提供文本对话、图片生成、视频生成和语音生成等多种功能。使用方法：访问硅基流动官网，注册并登录后，在文本对话区域找到DeepSeek的R1模型即可使用。优点：硅基流动平台提供了与DeepSeek官方相似的深度推理过程，使用体验极佳。
5、DeepSeek响应慢的原因可能包括服务器过载、复杂指令处理、系统bug、流量波动以及硬件过热等。服务器过载是一个常见原因，特别是在晚上10点后的高峰期，大量用户同时使用DeepSeek，导致服务器压力增大，处理速度变慢。此外，如果用户输入的指令过于复杂，也可能导致系统算力资源不足，从而影响响应速度。
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