Jupyter Notebook 導(dǎo)出 PDF：生成 PyTorch-CUDA-v2.8 實驗報告 在深度學(xué)習(xí)項目中，一個常見的挑戰(zhàn)是：如何讓實驗過程既高效可復(fù)現(xiàn)，又能清晰地呈現(xiàn)給團(tuán)隊成員或評審者？我們經(jīng)常遇到這樣的情況——代碼跑通了，結(jié)…

diskinfo監(jiān)控IOPS：評估PyTorch-CUDA-v2.8數(shù)據(jù)吞吐能力 在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，我們常常把注意力集中在GPU算力、模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化器調(diào)參上。然而，一個被廣泛忽視卻極具破壞性的瓶頸，正悄悄拖慢整個訓(xùn)練流程——那就是磁盤I/O性能?！?

PyTorch知識蒸餾實戰(zhàn)：在CUDA-v2.8中訓(xùn)練小型化模型引言 技術(shù)背景 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)模型在計算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具備強(qiáng)大的表達(dá)能力，但也帶來了高計算成本、高…

PyTorch梯度裁剪技巧：防止訓(xùn)練崩潰在CUDA-v2.8中應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模在過去幾年里呈指數(shù)級增長，從BERT到GPT系列，再到如今的大語言模型和多模態(tài)系統(tǒng)，參數(shù)量動輒數(shù)十億甚至上千億。這種復(fù)雜性帶來的一個直接后果是——訓(xùn)練過程…

在準(zhǔn)備職稱材料的時候，發(fā)現(xiàn)了一個神器——Zotero PDF2zh 插件，這里記錄下他的安裝、配置、使用以及一些LLM api key獲取。 目錄一、安裝1、安裝Zotero2、下載安裝插件1）下載項目文件2）安裝插件2）插件設(shè)置二、配置環(huán)境1…

😲 前言：為什么傳統(tǒng)的變聲器“弱爆了”？ 傳統(tǒng)變聲器：通過 DSP 算法調(diào)整音高（Pitch Shift）。比如把男聲頻率拉高，聽起來像吸了氦氣，毫無真實感。AI 變聲器 (RVC)：基于 VIT…

使用 %timeit 精確評估 PyTorch-CUDA-v2.8 性能 在深度學(xué)習(xí)開發(fā)中，一個常見的挑戰(zhàn)是：我們寫了一段張量運算代碼，心里想著“這應(yīng)該很快”，結(jié)果訓(xùn)練卻卡得不行。到底是算法太重？還是實現(xiàn)方式不夠高效？又或者 …

PyTorch-CUDA-v2.8鏡像支持WSL2嗎？Windows子系統(tǒng)實測 在如今的AI開發(fā)環(huán)境中，一個常見的痛點浮出水面：如何在 Windows 上搭建一套穩(wěn)定、高效、接近原生 Linux 體驗的深度學(xué)習(xí)工作流？尤其是當(dāng)你手握一塊RTX 4070筆記本顯卡&#xf…