YOLOv5m在PyTorch-CUDA-v2.8上的批量推理性能測(cè)試 在當(dāng)前智能視覺應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)的背景下，如何讓目標(biāo)檢測(cè)模型既快又準(zhǔn)地跑起來(lái)，已成為工程落地的核心挑戰(zhàn)。以安防監(jiān)控為例，一個(gè)中等規(guī)模的園區(qū)可能部署上百路攝像頭，每秒產(chǎn)生數(shù)千幀…

Conda環(huán)境導(dǎo)出與導(dǎo)入：實(shí)現(xiàn)PyTorch項(xiàng)目遷移 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的日常開發(fā)中，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景？本地訓(xùn)練好一個(gè)模型，信心滿滿地推送到服務(wù)器準(zhǔn)備跑大規(guī)模實(shí)驗(yàn)，結(jié)果剛一啟動(dòng)就報(bào)錯(cuò)：“ImportError: libcudar…

使用PyTorch進(jìn)行衛(wèi)星圖像語(yǔ)義分割 在城市化進(jìn)程加速與氣候變化加劇的今天，如何高效、精準(zhǔn)地理解地球表面的地物分布，已成為環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害響應(yīng)和智慧城市規(guī)劃的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。遙感衛(wèi)星每天產(chǎn)生海量高分辨率圖像數(shù)據(jù)，但這些“看得見”的信息若無(wú)法…

HuggingFace Tokenizer在PyTorch中的高效應(yīng)用 在構(gòu)建現(xiàn)代自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)時(shí)，一個(gè)常見的瓶頸往往不是模型本身，而是數(shù)據(jù)預(yù)處理的效率。想象一下：你已經(jīng)拿到了一張A100顯卡，準(zhǔn)備訓(xùn)練一個(gè)中文BERT模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)GPU利用率…

HuggingFace 模型并行大模型切分技術(shù) 在當(dāng)今大模型時(shí)代，一個(gè)650億參數(shù)的LLaMA模型已經(jīng)無(wú)法塞進(jìn)一塊A100顯卡。即便使用FP16精度，也需要超過(guò)130GB顯存——而單卡容量通常只有40~80GB。這種情況下，訓(xùn)練或推理都會(huì)直接觸發(fā)OOM（內(nèi)存溢…

PCB熱設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)：從原型階段破解“溫升困局”你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況？樣機(jī)剛上電一切正常，運(yùn)行5分鐘后系統(tǒng)突然降頻、死機(jī)，甚至反復(fù)重啟。拆開外殼一測(cè)——某顆電源芯片表面溫度已突破100C。而你翻遍原理圖，發(fā)現(xiàn)功耗明…

多芯片協(xié)同下的信號(hào)干擾：從全加器到數(shù)碼管的實(shí)戰(zhàn)避坑指南你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況？電路明明邏輯正確，代碼燒錄無(wú)誤，結(jié)果七段數(shù)碼管上的數(shù)字卻“抽風(fēng)”般亂跳——前一秒是5，下一秒變成了8，甚至偶爾閃出個(gè)根…

DiskInfo監(jiān)控工具配合PyTorch訓(xùn)練：實(shí)時(shí)查看GPU磁盤負(fù)載 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們常常把注意力集中在 GPU 利用率、顯存占用和模型吞吐量上。但一個(gè)被廣泛忽視的性能瓶頸——磁盤 I/O，正悄然拖慢著訓(xùn)練速度。你是否遇到過(guò)這樣的情況&#xf…