PyTorch-CUDA-v2.7 鏡像與數(shù)據(jù)最小化采集的工程實踐 在如今動輒 PB 級數(shù)據(jù)訓練大模型的時代，我們越來越習慣于“數(shù)據(jù)越多越好”的思維定式。然而，在醫(yī)療、金融、智能安防等涉及個人隱私的領域，這種粗放式的數(shù)據(jù)使用方式正面臨嚴峻挑戰(zhàn)——不僅…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中編譯安裝xformers庫的操作指南 在當前大規(guī)模 Transformer 模型遍地開花的背景下，從視覺大模型到擴散生成系統(tǒng)，顯存瓶頸成了壓在每個開發(fā)者頭上的“達摩克利斯之劍”。尤其是當序列長度突破 1024，甚至邁向 8k 時&…

屬實是一道好題。 轉化題意 把 A, B, C 看做 \(0, 1, 2\)，使得字符串變?yōu)閮蓚€序列 \(S, T\)，則題目的要求變?yōu)?\(S_i - S_{i - 1} \equiv \pm 1 \pmod 3\)，再考慮修改。但是這個同余太麻煩了啊，\(-1\) 還得變成 \(…

在 PostgreSQL 里，其實 99% 場景你寫的是 函數(shù)（FUNCTION）；真正的 存儲過程（PROCEDURE） 是 11 版才引入，語法幾乎一樣，只是調用方式不同。下面把“函數(shù)”和“過程”都給你一次講透&am…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中調試模型的技巧：pdb與print組合使用 在深度學習項目開發(fā)過程中，一個看似微小的維度錯位或梯度中斷，就可能導致整個訓練流程崩潰。尤其是在使用 GPU 加速的復雜環(huán)境中，錯誤信息往往晦澀難懂，比如…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中實現(xiàn)KV Cache壓縮降低延遲 在當前大語言模型（LLM）廣泛應用于智能客服、代碼生成和長文本摘要等場景的背景下，推理效率已成為決定系統(tǒng)可用性的關鍵瓶頸。尤其是自回歸生成過程中對注意力機制中鍵值緩存（KV…

本文介紹了一種名為MiCS的分布式訓練方法，它通過最小化通信規(guī)模、采用分層通信策略和兩跳梯度同步等技術，在數(shù)百個GPU集群上實現(xiàn)了近乎線性的擴展效率，顯著提升了大型語言模型的訓練吞吐量。狀態(tài)最先進的語言模型擁…

博主介紹：??碼農一枚 ，專注于大學生項目實戰(zhàn)開發(fā)、講解和畢業(yè)🚢文撰寫修改等。全棧領域優(yōu)質創(chuàng)作者，博客之星、掘金/華為云/阿里云/InfoQ等平臺優(yōu)質作者、專注于Java、小程序技術領域和畢業(yè)項目實戰(zhàn) ??技術范圍：&am…