使用Miniconda-Python3.10構建可持續(xù)集成的AI開發(fā)體系 在現(xiàn)代人工智能研發(fā)中，一個常見的尷尬場景是：你的模型在本地完美運行，但在同事的機器上卻報錯“ModuleNotFoundError”，或者CI流水線突然失敗，僅僅因為某個依賴包…

Miniconda-Python3.10鏡像與各大云廠商GPU實例兼容性測試 在當今AI工程實踐中，一個看似簡單卻頻繁困擾開發(fā)者的難題是：為什么同樣的代碼，在本地能跑通的模型訓練腳本，一上云就報錯？更常見的是，“CUDA not …

在聊微服務、注冊中心、數(shù)據(jù)庫選型時，總有人冒出一句：“這個系統(tǒng)是 CP 的，那個是 AP 的?！?聽起來很專業(yè)，但 CAP 到底是什么？為什么它成了分布式系統(tǒng)的“第一性原理”？今天我們就把它掰開揉碎講清楚。一、…

更差的閱讀體驗打 abc 打到的質(zhì)量最高的一道題，感覺學到了很多東西。樹是一個二分圖?？紤] flow。 將 \(\texttt{RGB}\) 映射成數(shù)字。我們把樹按照深度分成左部點和右部點。 我們考慮把一個點拆成三個，左部點 \(u\) …

目錄 5.1 路徑及其應用方法 5.1.1 路徑的基本知識 1.鋼筆工具組 2.路徑選擇工具組 3.路徑面板 5.1.2 路徑的繪制技巧 1. 使用鋼筆工具繪制路徑 2. 使用自由鋼筆工具建立路徑 5.1.3 路徑的編輯 1. 路徑的編輯 2. 路徑與選區(qū)間的轉換 （1）路徑轉…

利用 conda env export 生成可復現(xiàn)的 PyTorch 環(huán)境文件 在深度學習項目中，最令人頭疼的問題之一莫過于“在我機器上明明能跑”的尷尬局面。模型訓練完成、代碼提交、文檔寫好，結果合作者或評審者拉下代碼后卻因為環(huán)境不一致導致依賴沖突、版本錯亂&#…

在Miniconda環(huán)境中集成MLflow跟蹤實驗結果 在機器學習項目的開發(fā)過程中，一個常見的困境是：明明在本地訓練時模型表現(xiàn)優(yōu)異，但換一臺設備或幾天后再運行，結果卻大相徑庭。這種“在我機器上能跑”的問題，往往源于環(huán)境依賴…

Jupyter Notebook嵌入Matplotlib動態(tài)圖表展示訓練進度 在深度學習項目開發(fā)中，最讓人焦慮的莫過于“黑箱訓練”——啟動腳本后只能干等幾個小時，最后才發(fā)現(xiàn)模型早已收斂停滯甚至發(fā)散。有沒有一種方式，能讓我們像駕駛艙里的飛行員一樣&#xff…