追求 100% 準確率：深度調(diào)試 Kimi K2 在 vLLM 上的 Tool Calling 問題 最近看到一個文章，非常不錯，大家有用vllm部署模型的時候可以借鑒下，這篇文章主要通過系統(tǒng)化的調(diào)試，作者將 Kimi K2 在 vLLM 上的 Tool Calling 成功…

Vivado 2022.2 Linux 安裝實戰(zhàn)指南：從零搭建高效 FPGA 開發(fā)環(huán)境 最近在給實驗室新服務(wù)器部署開發(fā)工具時，我又一次踩進了 Vivado 的安裝“坑”里。明明配置比上一臺還高，GUI 卻死活啟動不了；好不容易跑起來，又提示 GLI…

用好Altium Designer的3D視圖，讓PCB布線不再“盲走”你有沒有遇到過這樣的情況：板子焊好了才發(fā)現(xiàn)某個電解電容太高，蓋不上外殼；或者調(diào)試排針被散熱片擋得嚴嚴實實，探針插不進去？更慘的是，產(chǎn)品都…

diskinfo下載官網(wǎng)不可用？試試這些替代工具監(jiān)測GPU硬盤 在現(xiàn)代AI開發(fā)環(huán)境中，一個常見的運維難題是：當 diskinfo 等系統(tǒng)級監(jiān)控工具因網(wǎng)絡(luò)限制或源站不可用而無法安裝時，如何有效掌握硬件狀態(tài)？尤其是涉及GPU訓練任務(wù)時&am…

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…