從零開始搭建遠程網(wǎng)絡實驗室：Packet Tracer 官網(wǎng)下載與教學實戰(zhàn)全解析 你有沒有遇到過這樣的困境？ 想給學生布置一個VLAN配置實驗，結果一半人因為沒設備卡在第一步； 企業(yè)新員工培訓，又不敢讓他們直接上生產(chǎn)環(huán)境練手…

Grafana儀表盤展示GPU算力消耗與Token余額 在AI模型訓練和推理任務日益密集的今天，一個常見的痛點浮出水面：如何清晰地知道我們的GPU到底“累不累”？又該如何掌握每一次API調(diào)用背后的真實成本？很多團隊還在靠nvidia-smi手動查顯存…

PyTorch Benchmark Suite：構建可復現(xiàn)的模型性能評估體系 在深度學習研發(fā)日益工程化的今天，一個常被忽視卻至關重要的問題浮出水面：為什么同樣的模型，在不同機器上跑出來的速度差異能高達30%？ 更令人困擾的是&#xff0…

Orca調(diào)度器統(tǒng)一管理GPU算力與Token分配 在大模型時代，一個看似簡單的推理請求背后，可能隱藏著復雜的資源博弈：某個團隊的批量文本生成任務悄然耗盡了整個集群的 Token 配額，導致關鍵業(yè)務接口突然“欠費停機”；另一些時…

PyTorch官方文檔中文翻譯項目招募貢獻者 在深度學習技術席卷全球的今天，PyTorch 已成為無數(shù)研究者和工程師手中的“標配”工具。無論是發(fā)論文、做實驗，還是落地生產(chǎn)系統(tǒng)，它的動態(tài)圖機制、直觀 API 和強大生態(tài)都讓人愛不釋手。但對許多中文用…

在 ARM64 服務器上從零搭建 Kubernetes 集群：一次真實的實戰(zhàn)記錄最近，我在 AWS 上啟動了一臺 T4g 實例（基于 Graviton2 的 arm64 架構），想試試在非 x86 平臺上部署一套完整的 Kubernetes 集群。起初我以為只是換個架構…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像：一鍵開啟高效深度學習開發(fā) 在如今這個模型越來越大、訓練任務越來越復雜的AI時代，一個穩(wěn)定、高效的開發(fā)環(huán)境早已不再是“錦上添花”，而是決定研發(fā)效率的“基礎設施”?？涩F(xiàn)實是，許多開發(fā)者仍卡在第一步—…

購買GPU算力Token贈送PyTorch實戰(zhàn)課程優(yōu)惠券 在深度學習項目開發(fā)中，最讓人頭疼的往往不是模型設計本身，而是環(huán)境配置——你是否也經(jīng)歷過為了跑通一個簡單的訓練腳本，花上整整兩天時間解決CUDA版本不匹配、cuDNN缺失或PyTorch編譯錯誤的問題&a…