loc - 钛刻 - 科技风向旗 - 深度刻画技术趋势,引领数字未来 - 第12页 - 钛刻科技 | TCTI.cn - 钛刻 (TCTI.cn) 为您提供最前沿的硬核科技资讯、深度评测和未来技术趋势分析。
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 03:14:45+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 01:14:45+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 01:14:45+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
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
白嫖的digitalOcean的2c4g服务器还剩两三个月，佬友们有没有一些性价比相对比较高的VPS提供商推荐？ 主要用来跑点脚本程序，不做节点。对延迟、稳定性没什么要求。 9 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
tech linux.do 2026-04-25 18:49:23+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
docker部署,官网教程部署成功 localhost访问没问题 内网ip访问则报标题错误(无论部署机还是其他机) 配置方面: 确认密码没错 确认开启了 allow-remote host为 0.0.0.0 localhost进行活动,docker能看到访问日志. ip访问日志都
tech linux.do 2026-04-25 00:57:46+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 23:54:14+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