語(yǔ)義分割圖像分割Unet Unet swin unet transformer 等變體模型網(wǎng)絡(luò) 語(yǔ)義分割模型改進(jìn)，語(yǔ)義分割模型優(yōu)化 Unet Unet DeepLab TransUnet SwinUnet等 語(yǔ)義分割paddleseg各算法開(kāi)發(fā)以及落地，c，c#部署最近在醫(yī)療影像分割的項(xiàng)目里折騰了一圈&#x…

CUDA安裝頭疼？PyTorch-CUDA鏡像已自動(dòng)完成所有配置 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景：滿懷信心地準(zhǔn)備訓(xùn)練模型，結(jié)果運(yùn)行 import torch 時(shí)卻拋出“CUDA not available”；反復(fù)核對(duì)驅(qū)動(dòng)版本、CUDA Toolkit 和 Py…

打造安全高效的私有AI訓(xùn)練平臺(tái)：SSH遠(yuǎn)程連接與PyTorch-CUDA鏡像的深度整合 在當(dāng)前深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜、模型規(guī)模不斷膨脹的背景下，科研團(tuán)隊(duì)和企業(yè)研發(fā)部門(mén)對(duì)高性能、可復(fù)現(xiàn)且安全可控的AI訓(xùn)練環(huán)境提出了更高要求。傳統(tǒng)的本地開(kāi)發(fā)模式不僅受限于硬件配置…

大模型Token按需購(gòu)買新模式：結(jié)合PyTorch鏡像靈活計(jì)費(fèi) 在AI應(yīng)用日益普及的今天，一個(gè)開(kāi)發(fā)者最熟悉的場(chǎng)景可能是這樣的：剛寫(xiě)完一段推理代碼，信心滿滿地部署上線，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不僅要花幾小時(shí)配置CUDA環(huán)境，還要為一臺(tái)…

PyTorch-CUDA-v2.8鏡像支持ARM架構(gòu)GPU服務(wù)器 在AI模型日益復(fù)雜、訓(xùn)練規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的今天，算力平臺(tái)的多樣性正成為不可忽視的趨勢(shì)。過(guò)去十年，x86 NVIDIA GPU 的組合幾乎壟斷了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，但隨著邊緣計(jì)算、低功耗數(shù)據(jù)中心和國(guó)產(chǎn)化替代需…

JiyuTrainer實(shí)時(shí)監(jiān)控GPU利用率：PyTorch訓(xùn)練可視化 在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是：你啟動(dòng)了一個(gè) PyTorch 腳本，滿懷期待地等待結(jié)果，卻發(fā)現(xiàn) GPU 利用率始終徘徊在 20% 以下。顯存倒是占滿了，但計(jì)…

PyTorch模型轉(zhuǎn)換CoreML：移動(dòng)端部署路徑探索 在移動(dòng)智能設(shè)備日益普及的今天，將深度學(xué)習(xí)模型高效部署到終端已成為AI產(chǎn)品落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景：你剛剛在實(shí)驗(yàn)室用PyTorch訓(xùn)練出一個(gè)圖像分類模型，準(zhǔn)確率高達(dá)95%，接…

CUDA版本與PyTorch對(duì)應(yīng)關(guān)系：構(gòu)建穩(wěn)定深度學(xué)習(xí)環(huán)境的實(shí)戰(zhàn)指南 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，一個(gè)看似簡(jiǎn)單卻頻頻讓人“踩坑”的問(wèn)題浮出水面：為什么我裝好了PyTorch，torch.cuda.is_available() 卻返回 False？更令人頭疼的是&am…