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基于PyTorch-v2.8的大模型Token生成性能實測報告 在大模型推理場景日益普及的今天，開發(fā)者面臨的核心挑戰(zhàn)早已從“能不能跑”轉(zhuǎn)向了“跑得多快、多穩(wěn)、多省心”。尤其是在部署 LLaMA、ChatGLM 等千億級參數(shù)以下的主流開源模型時，環(huán)境配置復(fù)雜、顯存占用高…

1.bogo sort 2.對冒泡排序的新理解 3.暫定

Dockerfile編寫實例：構(gòu)建自定義PyTorch深度學(xué)習(xí)鏡像 在現(xiàn)代AI項目開發(fā)中，一個常見的痛點是：剛接手同事的代碼時，光是配置環(huán)境就花了整整一天——Python版本不對、CUDA不兼容、PyTorch裝了卻無法調(diào)用GPU……這種“在我機器上能跑”…

Mac M1芯片能跑PyTorch嗎？對比CUDA版本的兼容性差異 在深度學(xué)習(xí)開發(fā)的世界里，硬件平臺的選擇往往決定了整個項目的起點。過去十年中，NVIDIA GPU CUDA 幾乎成了 PyTorch 開發(fā)的“默認配置”。但自從蘋果推出搭載 M1 芯片的 Mac 后&#xff0…

快速啟動深度學(xué)習(xí)項目：使用預(yù)構(gòu)建PyTorch Docker鏡像 在現(xiàn)代AI研發(fā)中，一個常見的場景是：團隊成員興奮地分享他們的最新模型實驗結(jié)果，但當你試圖復(fù)現(xiàn)時，卻陷入“在我機器上能跑”的尷尬境地。環(huán)境不一致、CUDA版本沖突、…

AVL樹詳解：自平衡二叉搜索樹一、AVL樹是什么？AVL樹是最早發(fā)明的自平衡二叉搜索樹，得名于其發(fā)明者G. M. Adelson-Velsky和Evgenii Landis（1962年）。它的核心思想是：在二叉搜索樹的基礎(chǔ)上，通過旋轉(zhuǎn)…

Jupyter Notebook中運行PyTorch的完整使用指南 在深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)中，一個常見的困境是：明明代碼邏輯無誤，卻因為環(huán)境配置問題導(dǎo)致模型無法在GPU上運行——CUDA版本不匹配、驅(qū)動缺失、依賴沖突……這些問題往往讓開發(fā)者在真正開始訓(xùn)練前就耗…