传输层安全性协议（TLS）及其前身安全套接层（SSL）是现在的 HTTPS 协议中的一种安全协议，目的是为互联网通信提供安全及数据完整性保障。而较新版本的 python 内置的 pip 以及用于网络请求的 requests、urllib3 包也较新，并且会使用。2.通过镜像的 HTTP 源来避免 SSL 认证问题。在pip安装第三方库时，出现SSL的问题。

训练yolov8时遇到的keyError问题。

依次点击链接器，输入，附加依赖项(注意一点，要记得留意一下我们代码的运行配置，在属性页的正上方可以看到，比如我这边是Debug模式，平台是x64，因此我的附加依赖项应该是opencv_world455d.lib，而不是opencv_world455.lib，如果你选择的配置是Release，那么你的附加依赖项就应该是opencv_world455.lib)把D:\Opencv\build\x64\

大模型的文件大小与其参数量有关，通常大模型是以半精度存储的， Xb 的模型文件大概是 2X GB多一些，例如 13b 的模型文件大小大约是 27GB 左右。一般来说推理模型需要的显存约等于模型文件大小，全参训练需要的显存约为推理所需显存的三倍到四倍，正常来说，在不量化的情况下4张 v100 显卡推理 65b 的模型都会有一些吃力，无法进行训练，需要通过 LoRA 或者****QLoRA 采用低秩分

【代码】深度学习中禁用wandb方法。

本文主要讲解了大模型分布式训练并行技术的数据并行，并以Pytorch为主线讲解了DP、DDP、FSDP三种不同的数据并行方案。单进程多线程模式，由于锁的机制导致线程间同步存在瓶颈。使用普通的All-Reduce机制，所有的卡需要将梯度同步给0号节点，并由0号节点平均梯度后反向传播，再分发给所有其他节点，意味着0号节点负载很重。由于第二点的原因，导致0号GPU通讯成本是随着GPU数量的上升而线性上升

目标检测技术在过去的十几年中，从传统的方法逐步转变成基于深度学习驱动的方法。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中胜利，促进了目标检测技术的发展。目标检测领域的技术发展经历了从基于卷积神经网络（CNN）的架构到基于Transformer架构的重要转变。最初的突破来自于基于CNN的模型，如R-CNN系列（包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN），这些模型通过引入区

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【代码】深度学习中禁用wandb方法。