GitHub Releases 附帶 PyTorch 模型 ONNX 格式：從研究到生產(chǎn)的工程化實踐 在現(xiàn)代 AI 開發(fā)中，一個常被忽視卻極其關(guān)鍵的問題是：為什么訓練好的模型，在同事的機器上跑不起來？ 環(huán)境依賴錯綜復雜、CUDA 版本不匹配、框架行…

PyTorch-CUDA鏡像構(gòu)建時多階段優(yōu)化 在深度學習模型從實驗室走向生產(chǎn)部署的過程中，一個常見的痛點是：為什么代碼在本地能跑，在服務(wù)器上卻報錯？明明裝了PyTorch，怎么CUDA就是不可用？ 這類“在我機器上好好的”…

如何在Windows上安裝PyTorch并啟用GPU加速？詳細圖文指南 引言 你有沒有遇到過這樣的情況：興沖沖地準備開始訓練一個深度學習模型，結(jié)果 torch.cuda.is_available() 返回了 False？或者剛裝完 PyTorch，運行幾行代碼就報錯…

PyTorch DataLoader 中 pin_memory 如何加速數(shù)據(jù)傳輸？ 在深度學習訓練中，我們常常關(guān)注模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化器選擇甚至混合精度訓練，卻容易忽視一個看似不起眼但影響深遠的環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)加載。你是否遇到過這樣的情況：GPU 利用率長期徘徊…

從零構(gòu)建高精度FPGA數(shù)字頻率計：實戰(zhàn)設(shè)計全解析 你有沒有遇到過這樣的場景？手頭有個信號源，想測一下輸出頻率，結(jié)果示波器看不準，單片機做的計數(shù)器又卡在低頻段誤差爆表——這時候，一個 基于FPGA的數(shù)字頻率計…

結(jié)合《場地土壤污染物遷移路徑與范圍評估技術(shù)指南》（T/LNSES 004），系統(tǒng)接收污染物進入土壤后的賦存形態(tài)、垂向和水平遷移規(guī)律及其數(shù)值預測方法。強調(diào)“從概念模型到評估結(jié)論”的完整工作流程，幫助大家掌握遷移路徑分析、影響范圍判…

PyTorch-CUDA 鏡像默認 Python 版本說明 在深度學習工程實踐中，一個看似微不足道的決策——容器鏡像中預裝哪個 Python 版本——往往會在項目迭代、團隊協(xié)作甚至生產(chǎn)部署時引發(fā)連鎖反應(yīng)。尤其當使用如 pytorch/pytorch:2.8.0-cuda11.8-cudnn8-runtime 這類官方維護的…

GPU算力租賃新趨勢：按需購買Token運行大模型 在人工智能加速落地的今天，越來越多的研究者和開發(fā)者面臨一個現(xiàn)實難題：想訓練一個大模型，手頭卻沒有A100；想跑通一次推理實驗，卻被復雜的CUDA環(huán)境配置卡住數(shù)小時…