PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中使用FlashAttention加速注意力計(jì)算 在大模型訓(xùn)練日益普及的今天，一個(gè)常見的瓶頸浮出水面：哪怕是最新的A100 GPU，在處理長度超過2048的文本序列時(shí)，也可能因?yàn)轱@存溢出（OOM）而無法完成…

PyTorch-CUDA-v2.7 鏡像與數(shù)據(jù)最小化采集的工程實(shí)踐 在如今動(dòng)輒 PB 級(jí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型的時(shí)代，我們?cè)絹碓搅?xí)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(gè)人隱私的領(lǐng)域，這種粗放式的數(shù)據(jù)使用方式正面臨嚴(yán)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(dāng)前大規(guī)模 Transformer 模型遍地開花的背景下，從視覺大模型到擴(kuò)散生成系統(tǒng)，顯存瓶頸成了壓在每個(gè)開發(fā)者頭上的“達(dá)摩克利斯之劍”。尤其是當(dāng)序列長度突破 1024，甚至邁向 8k 時(shí)&…

屬實(shí)是一道好題。 轉(zhuǎn)化題意 把 A, B, C 看做 \(0, 1, 2\)，使得字符串變?yōu)閮蓚€(gè)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(gè)同余太麻煩了啊，\(-1\) 還得變成 \(…

在 PostgreSQL 里，其實(shí) 99% 場景你寫的是 函數(shù)（FUNCTION）；真正的 存儲(chǔ)過程（PROCEDURE） 是 11 版才引入，語法幾乎一樣，只是調(diào)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(diào)試模型的技巧：pdb與print組合使用 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)過程中，一個(gè)看似微小的維度錯(cuò)位或梯度中斷，就可能導(dǎo)致整個(gè)訓(xùn)練流程崩潰。尤其是在使用 GPU 加速的復(fù)雜環(huán)境中，錯(cuò)誤信息往往晦澀難懂，比如…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中實(shí)現(xiàn)KV Cache壓縮降低延遲 在當(dāng)前大語言模型（LLM）廣泛應(yīng)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(guān)鍵瓶頸。尤其是自回歸生成過程中對(duì)注意力機(jī)制中鍵值緩存（KV…

本文介紹了一種名為MiCS的分布式訓(xùn)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(shù)，在數(shù)百個(gè)GPU集群上實(shí)現(xiàn)了近乎線性的擴(kuò)展效率，顯著提升了大型語言模型的訓(xùn)練吞吐量。狀態(tài)最先進(jìn)的語言模型擁…