PyTorch分布式訓練入門：多GPU并行計算實踐指南 在現(xiàn)代深度學習項目中，單塊GPU早已無法滿足大模型的訓練需求。當你面對一個擁有上億參數(shù)的Transformer網(wǎng)絡，或是處理ImageNet級別的圖像數(shù)據(jù)集時，訓練時間動輒以天甚至周為單位——這…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像實戰(zhàn)指南：從環(huán)境搭建到高效開發(fā) 在深度學習項目中，最讓人頭疼的往往不是模型設計本身，而是“為什么我的代碼在別人機器上跑不起來？”——這個問題背后，通常是 CUDA 版本、cuDNN 兼容性或 PyTorc…

SSH遠程開發(fā)指南：在云服務器上運行PyTorch任務 如今，深度學習項目對計算資源的需求與日俱增。一個簡單的Transformer模型訓練動輒需要數(shù)十GB顯存和上百小時GPU時間，而大多數(shù)本地設備——即便是頂配MacBook或高性能工作站——也難以支撐這種規(guī)…

Docker容器間共享GPU資源：多用戶PyTorch環(huán)境隔離方案 在如今的AI研發(fā)環(huán)境中，一個現(xiàn)實而棘手的問題擺在團隊面前：如何讓十幾位研究人員在同一臺A100服務器上高效協(xié)作，而不互相干擾？更關鍵的是，如何避免某位…

HuggingFace Pipeline快速調用：零代碼運行大模型 在如今這個AI應用爆發(fā)的時代，越來越多的產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師甚至非技術背景的從業(yè)者都希望快速驗證一個大模型的想法——比如做個智能客服原型、試試情感分析效果，或者搭建一個自動問答系統(tǒng)。…

YOLOv11來了！基于PyTorch的新一代目標檢測模型前瞻 在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，一幀畫面里要識別出車輛、行人、交通標志甚至細小的障礙物；在智能工廠的質檢線上，高速運轉的攝像頭必須在毫秒級時間內判斷產(chǎn)品是否存在缺陷。這些場景背…

如何在Linux服務器上安裝CUDA：為PyTorch提供GPU支持 在深度學習項目中，訓練一個大型神經(jīng)網(wǎng)絡可能需要數(shù)小時甚至數(shù)天。如果你還在用CPU跑模型，那每一次迭代都像在等待一場馬拉松的終點。而當你接入GPU加速后，同樣的任務可能只需幾…

博主介紹：??碼農(nóng)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…