本文介绍了多个免费和付费的GPU算力平台，旨在帮助深度学习爱好者和研究者选择合适的资源进行模型训练和数据分析。文中详细比较了Google Colab、Kaggle Kernels、阿里云天池实验室、百度AI Studio等平台的优缺点，包括是否需要翻墙、显卡性能、稳定性和免费额度。

轻松实现大语言模型的本地部署，不用魔法、不用网络，本地即可实现文档智能问答。

现在，每个人都能迅速从零基础开始，训练出一个强大的大型语言模型。本文已经汇总了可以免费获取的高端GPU算力资源，让AI训练之旅更加顺畅。

轻松实现大语言模型的本地部署，不用魔法、不用网络，本地即可实现文档智能问答。

在本次实战案例中，我们可以看到，即使是一个相对简单的模型，也能够成功完成原本需要人类智慧才能实现的任务。那么如果我们可以设计出更复杂的模型，投喂更广泛的数据是不是模型的能力会超过人类呢。

本文从基础概念和多层感知机的组成部分以及深度学习的过程三个方面展开。在结合相关学习视频的情况下可以快速入门深度学习。另外这篇博客衔接了“手写数字识别”的实战项目，可以在专栏中自取。

全面了解机器学习库的不同模块是接下来学习机器学习案例的前提。将学到的知识构建按照模块进行归纳记忆是最好的学习方式。

在学习机器学习之前，如果能先了解下机器学习都能做什么，大概的体系结构是什么，也许学起来会事半功倍。

ollama工具的出现让大语言模型的部署变得格外的轻松，但是在windows系统部署之后发现无法使用GPU进行加速，通过多方面查找资料发现可以在docker中使用命令启用GPU加速。另外通过Docker也可以快速部署open webui,于是本文基于docker实现ollama模型的部署，以及webui部署。最终部署成功后可以实现公网访问本地大语言模型功能。

在本次实战案例中，我们可以看到，即使是一个相对简单的模型，也能够成功完成原本需要人类智慧才能实现的任务。那么如果我们可以设计出更复杂的模型，投喂更广泛的数据是不是模型的能力会超过人类呢。