科研系学霸

第9章 第一次组会

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第9章第一次组会(第1/2页)

第二天早上起床,周昀感觉自己腰上有些酸痛。

“早知道昨天晚上不应该勉强的。”

为了保持一个健康的身体,周昀昨天晚上饭后休息了一会儿跑步去了。

一下跑了五公里,也许是太久没跑了,昨天还没什么感觉,现在起床,那叫一个酸爽。

昨天买的显示器已经到了,吃了个早饭,就把显示器取了回来。

看着27寸的大屏幕,周昀满意地点点头。

“这才对嘛。”

昨天邓永华已经把服务器的账号密码发给自己了。

先是下了个Termius,虽然Windows有自带的SSH连接工具,不过他更习惯Termius,主要是界面看上去比较舒服,年轻人嘛,总是喜欢炫酷一点的界面。

一顿操作之后,成功连接上了服务器。

服务器用的Linux系统,一般都是没有GUI也就是图形界面的,主要目的是为了减少资源的消耗,而且安全性也更高。

一开始用肯定会觉得有些别扭,但是用习惯了之后就会发现。

在科研领域,Linux比Windows方便太多了。

在自己电脑上搜索了一下Anaconda官网,找到最新版本的下载链接,然后直接用wget在服务器上开始下载。

Anaconda是AI领域最常用也可以说是必备的工具。

这服务器的网速还挺快,没一会儿就下好了。

接下来的流程就很固定了。

创建虚拟环境,安装pytorch,安装各种需要用到的包。

光是装环境,他就弄了一个上午。

顺便抽空看了一下服务器状态,果然,八张80G的H100,一共640G显存,虽然不止他一个人用,但是也剩下一半多,肯定是够用了。

AgileEdge的流程他心里早就想清楚了,写代码那就是水到渠成的事情。

而且现在都有AI辅助,核心框架一共几千行代码写起来都不需要一个小时。

再加上自己检查,调试。

下午五点钟就搞完了核心框架的所有代码,这种速度放在几年前,那是根本不敢想的。

而写代码只能说是整个科研过程中最为简单的一个步骤了。

接下来才是折磨的开始。

跑实验——>调BUG,这种枯燥的循环过程才是真正让人感觉心累的环节。

周昀在网上找了一个参数量在100B左右的大模型,本来他是打算找个几十B的就差不多了。

谁知道导师这么给力,资源多了,他也不那么扣扣嗖嗖了。

AgileEdge的主要作用就是将大模型压缩成小模型然后放到边缘设备里。

因为是全自动的AI框架,所以其操作流程非常的傻瓜。

只要将边缘设备连接到电脑,程序就会自动检测其硬件的具体参数,然后经过AgileEdge的压缩,不断地优化模型,最终形成一个能运行的模型文件。

边缘设备周昀暂时就找了一台老的智能机,内存只有32G,将手机插上数据线。

运行程序。

一个进度条出现在屏幕下方。

【预计时间:17h】

“就知道。”

只要涉及到大模型,实验的时间就不会短,不过十几个小时也算快了,前世周昀曾经一个实验跑了两周,主要就是当时的服务器实在太垃圾了。

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