PyTorch模型量化壓縮：降低token生成延遲，節(jié)省GPU資源 在如今的AI應(yīng)用浪潮中，尤其是大語(yǔ)言模型（LLM）被廣泛用于智能客服、實(shí)時(shí)翻譯和對(duì)話系統(tǒng)時(shí)，一個(gè)核心問(wèn)題日益凸顯：如何讓龐大的模型跑得更快、…

Conda環(huán)境刪除恢復(fù)：誤刪后如何找回PyTorch配置 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境往往比代碼本身更“脆弱”。你可能花了一整天調(diào)試好 PyTorch CUDA 的版本組合，結(jié)果一條 conda remove -n pytorch_env --all 命令誤執(zhí)行，…

PyTorch張量操作詳解：充分利用GPU加速矩陣運(yùn)算 在深度學(xué)習(xí)的實(shí)際開(kāi)發(fā)中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)是：明明買的是高端顯卡，跑模型時(shí)卻始終用不上 GPU 加速。訓(xùn)練任務(wù)卡在 CPU 上緩慢推進(jìn)，調(diào)試效率低下，甚至讓人懷疑是不…

如何查看GPU顯存占用？nvidia-smi與PyTorch監(jiān)控結(jié)合使用 在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中，你是否遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：程序運(yùn)行到一半突然報(bào)錯(cuò) CUDA out of memory，而你明明記得顯卡還有不少空閑顯存？或者發(fā)現(xiàn)模型剛加載完還沒(méi)開(kāi)…

GitHub Actions私有倉(cāng)庫(kù)CI/CD：自動(dòng)化PyTorch模型測(cè)試 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是：開(kāi)發(fā)者在本地訓(xùn)練好的模型提交到代碼庫(kù)后，CI系統(tǒng)卻報(bào)出CUDA不可用或依賴版本沖突的錯(cuò)誤。這種“在我機(jī)器上能跑”的問(wèn)題，幾…

Markdown嵌入交互式圖表：動(dòng)態(tài)展示PyTorch訓(xùn)練曲線 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的日常開(kāi)發(fā)中，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景？模型已經(jīng)跑了幾十個(gè)epoch，終端里滾動(dòng)著一行行損失值，但你依然無(wú)法判斷它到底收斂了沒(méi)有。截圖幾張靜態(tài)圖像發(fā)給同…

class Heap:def __init__(self, is_min_heapTrue):self.heap []self.is_min_heap is_min_heapdef _compare(self, a, b):"""比較函數(shù)&#xff0c;根據(jù)是最小堆還是最大堆決定比較方式"""if self.is_min_heap:return a < belse:return a >…

JiyuTrainer支持Hyperparameter Sweep&#xff1a;自動(dòng)搜索最優(yōu)配置 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中&#xff0c;一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是&#xff1a;你精心設(shè)計(jì)了一個(gè)模型架構(gòu)&#xff0c;數(shù)據(jù)也準(zhǔn)備得井井有條&#xff0c;訓(xùn)練腳本跑通了&#xff0c;但最終的準(zhǔn)確率始終卡在某個(gè)瓶頸。反復(fù)調(diào)整學(xué)…