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主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:14:45+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-26 01:03:28+08:00
看到最新的D牢师竟然拥有仅次于gemini3.1Pro的世界知识，不禁感慨这些LLM是怎么存下这么多东西的 20 个帖子 - 15 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-25 23:54:06+08:00
主要是用来部署 YOLO26 做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。 目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以
tech v2ex.com 2026-04-25 23:02:26+08:00
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： README 已添加链接 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出
tech linux.do 2026-04-25 22:12:31+08:00
之前根据 Karpathy 那个 LLM Wiki 的 idea 自己搭了一个用了段时间，最近抽空加了个纯静态的维基百科风格的网页。 其实我长期以来是没有记笔记的习惯的，手写太麻烦了，只是会有一些保存的习惯，看到不错的文章会加个书签，但过了很久之后很多书签都会失效， 尤其个人博客
tech v2ex.com 2026-04-25 08:42:26+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 03:39:55+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 03:39:55+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 03:39:55+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 02:39:55+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 02:18:07+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-25 01:40:43+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:54:14+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:54:14+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:54:14+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:47:32+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:03:46+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 23:03:46+08:00
最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一
tech v2ex.com 2026-04-24 22:48:43+08:00