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在空間的坐標(biāo)上重讀中國：評李不白《透過地理看歷史》。長久以來，我們閱讀歷史，習(xí)慣于追隨時間的線性敘事，在王朝更迭與帝王將相的興衰中捕捉文明的脈絡(luò)。然而，李不白先生的《透過地理看歷史》一書，卻如一位…

Jupyter Lab插件推薦：增強(qiáng)PyTorch開發(fā)體驗 在深度學(xué)習(xí)項目中，最讓人頭疼的往往不是模型設(shè)計本身，而是環(huán)境配置——“在我機(jī)器上明明能跑”的尷尬場景幾乎每個AI工程師都經(jīng)歷過。尤其是當(dāng)團(tuán)隊成員使用不同操作系統(tǒng)、Python版本或CUDA驅(qū)動時&am…

Conda 與 pip 混用的風(fēng)險：深度學(xué)習(xí)環(huán)境中的“隱形炸彈” 在構(gòu)建一個用于訓(xùn)練大模型的容器環(huán)境時，你有沒有遇到過這樣的情況：代碼明明沒改，昨天還能正常使用 GPU，今天卻突然報出 torch.cuda.is_available() 返回 False…

Dify平臺接入自定義PyTorch模型的方法詳解 在當(dāng)今AI應(yīng)用快速落地的背景下，越來越多企業(yè)希望將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型高效集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中。然而，從本地實驗環(huán)境到線上服務(wù)部署之間，往往橫亙著“環(huán)境不一致”、“GPU資源難調(diào)配”、“部署流程…

GitHub Pages 搭建個人技術(shù)博客發(fā)布 PyTorch 教程 在深度學(xué)習(xí)日益普及的今天，越來越多開發(fā)者和研究者希望通過技術(shù)博客分享自己的實踐經(jīng)驗和教學(xué)內(nèi)容。然而，一個常見痛點是：讀者即便認(rèn)真閱讀了教程，也常常因為“環(huán)境不一致”“依…

GPU算力租賃新思路：以開源技術(shù)內(nèi)容吸引精準(zhǔn)客戶 在人工智能模型越來越龐大的今天，一個剛?cè)腴T的深度學(xué)習(xí)工程師最怕遇到什么？不是調(diào)不好超參數(shù)，也不是顯存爆炸——而是花了整整兩天時間，還沒把 PyTorch 跑起來。 “CU…

Jupyter Notebook保存檢查點：防止PyTorch訓(xùn)練中斷丟失 在深度學(xué)習(xí)的世界里，最讓人崩潰的瞬間之一莫過于——你花了整整三天訓(xùn)練一個Transformer模型，GPU風(fēng)扇呼嘯了72小時，結(jié)果因為一次意外斷電、內(nèi)核崩潰或者遠(yuǎn)程連接中斷&#x…