在进行深度学习和人工智能的应用时，挑选最合适的硬件工具对于模型的训练和推断任务显得尤为关键。尤其在大模型的训练上，英伟达4090或许并不是最合适的选项。进行训练任务时，通常要求有更大的显示存储容量、更宽的内存带宽以及更出色的计算性能。此外，还必须能够适应海量数据处理需求，如实时视频图像分析等。考虑到这些需求，英伟达的高性能显卡系列，比如A100和H100，通常更适合处理大量的数据集和复杂的模型。但

RTX 4090芯片和A100芯片虽然都是高性能的GPU，但它们在设计理念、目标市场和性能特点上有着明显的区别，而本篇文章将简单概述两者的区别同时介绍一下二者的特性。虽然A100被称为深度学习神器，但是不一定代表他的性能任何时候都超过其他显卡，A100对标的是RTX 3090，都是Ampere架构的，而RTX 4090作为RTX 3090的升级版，架构是Ada Lovelace，单卡性能至少提升6

右图是MP+DP模式，64个GPU（可理解为64台机器，1台机器1个GPU，此时相当于DP模式）的计算效率有96%之高，是由于DP在计算梯度时，可一边继续往下做Backward，一边把梯度发送出去和DP组内其他GPU做All-Reduce。同理，当GPU个数增多，GPU的计算效率也会下降。All-Reduce操作包括Reduce-Scatter操作和All-Gather操作，每个操作的通讯量都相等

高性价比GPU资源：https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html?你可以根据识别结果选择文本片段或说话人进行视频裁剪。Funclip不仅支持中文，未来还将支持英文视频剪辑，是视频内容创作者和编辑者的理想选择。它能够自动识别视频中的中文语音并允许用户根据语音内容来裁剪视频。该工具使用了阿里巴巴语音识别模型FunASR Paraformer-Large确保了剪辑

包括OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Anyscale、Google Gemini等。GitHub：https://github.com/Portkey-AI/gateway官网：https://portkey.ai/features/ai-gateway。Portkey AI Gateway就像是一个AI模型的交换站，让开发者可以方便地使用和切换多种AI服务。安装体

新增 - 直接分段训练，可调节段落大小。优化 - tokens 计算性能。优化 - key 池管理，结合 one-api 项目，实现更方便的 key 池管理，具体参考docker 部署 FastGpt新增 - V2 版 OpenAPI，可以在任意第三方套壳 ChatGpt 项目中直接使用 FastGpt 的应用，注意！是直接，不需要改任何代码。具体参考API 文档中《在第三方应用中使用 FastG

也可以使用爬取的内容创建Assistant自定义助手，这样你就可以通过一个 API来访问这些生成的知识。创建自定义 GPT：利用这个知识文件，用户可以在 OpenAI 平台上创建自己定制的 GPT 聊天机器人。生成知识文件：爬取的内容被整理成 JSON 文件，这个文件包含了从网站上获取的所有知识。简单来说，就是提供了一种方式，让你能够在你的软件或产品中使用这些爬取并整理好的知识。使用此选项可以通过

从多模型到单一模型：与之前版本相比，GPT-4o 通过单一模型端到端训练，处理所有输入和输出。多模态输入与输出：GPT-4o是第一个将文本、音频和图像输入整合的模型，可以生成文本、音频和图像的任意组合输出。这种设计显著提高了与计算机的自然交互能力。根据传统的基准测试，GPT-4o 在文本、推理和编码智能方面的性能达到了 GPT-4 Turbo 的水平，同时在多语言、音频和视觉功能方面也创下了新高。

如果您使用的是带有 M1 或 M2 芯片的 Apple 设备，则可以使用标志指定 mps 设备--device：--device mps。

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