PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中生成訂單記錄的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)思路 在現(xiàn)代AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)中，一個(gè)訓(xùn)練任務(wù)的啟動(dòng)往往不只是寫幾行代碼那么簡(jiǎn)單。尤其是在多用戶、多租戶的生產(chǎn)環(huán)境中，每一次GPU資源的調(diào)用都應(yīng)當(dāng)被清晰記錄——誰(shuí)在什么時(shí)候用了多少卡？跑的是什…

在 PyTorch-CUDA-v2.7 鏡像中實(shí)現(xiàn) API 速率限制：保護(hù)你的 AI 服務(wù)不被濫用 你有沒(méi)有遇到過(guò)這種情況：團(tuán)隊(duì)剛上線一個(gè)基于 PyTorch 的模型推理服務(wù)，結(jié)果還沒(méi)來(lái)得及慶祝，系統(tǒng)就卡死了？查看日志發(fā)現(xiàn)，某個(gè) IP 正…

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(jiàn)的瓶頸浮出水面：哪怕是最新的A100 GPU，在處理長(zhǎng)度超過(guò)2048的文本序列時(shí)，也可能因?yàn)轱@存溢出（OOM）而無(wú)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?lái)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(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(kù)的操作指南 在當(dāng)前大規(guī)模 Transformer 模型遍地開(kāi)花的背景下，從視覺(jué)大模型到擴(kuò)散生成系統(tǒng)，顯存瓶頸成了壓在每個(gè)開(kāi)發(fā)者頭上的“達(dá)摩克利斯之劍”。尤其是當(dāng)序列長(zhǎng)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(chǎng)景你寫的是 函數(shù)（FUNCTION）；真正的 存儲(chǔ)過(guò)程（PROCEDURE） 是 11 版才引入，語(yǔ)法幾乎一樣，只是調(diào)用方式不同。下面把“函數(shù)”和“過(guò)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(kāi)發(fā)過(guò)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…