在 PyTorch-CUDA-v2.7 鏡像中實現(xiàn) API 速率限制：保護你的 AI 服務(wù)不被濫用 你有沒有遇到過這種情況：團隊剛上線一個基于 PyTorch 的模型推理服務(wù)，結(jié)果還沒來得及慶祝，系統(tǒng)就卡死了？查看日志發(fā)現(xiàn)，某個 IP 正…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中使用FlashAttention加速注意力計算 在大模型訓(xùn)練日益普及的今天，一個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，也可能因為顯存溢出（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踐 在如今動輒 PB 級數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型的時代，我們越來越習(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(zhuǎn)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(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(dǎo)致整個訓(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(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注意力機制中鍵值緩存（KV…