Jupyter Lab 鍵盤快捷鍵：從高效操作到工程化實踐 在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的日常工作中，你是否曾因頻繁切換鼠標(biāo)與鍵盤而感到效率受限？一個簡單的“插入新單元格”動作，需要移動光標(biāo)、點擊按鈕、再切回代碼——這種看似微小的操作&am…

Miniconda-Python3.10鏡像PyTorch實現(xiàn)高效Token生成 pipeline 在自然語言處理任務(wù)日益復(fù)雜的今天，一個穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)且高效的開發(fā)環(huán)境，往往比模型本身更能決定項目的成敗。設(shè)想這樣一個場景：你剛接手一個基于GPT-2的文本生成項目，代…

Miniconda-Python3.10一鍵配置PyTorch環(huán)境，輕松實現(xiàn)AI訓(xùn)練加速 在高校實驗室里，一個學(xué)生剛接手師兄留下的深度學(xué)習(xí)項目，滿懷信心地運行代碼，結(jié)果卻卡在了第一條 import torch 上——CUDA 版本不兼容、依賴包沖突、環(huán)境變量錯誤………

Miniconda-Python3.10 與 Markdown Emoji：打造高效又親切的技術(shù)表達 在數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能項目中，你是否曾遇到這樣的場景？ 同事發(fā)來一段 PyTorch 代碼，你興沖沖地運行，卻卡在了 ModuleNotFoundError； 或者…

Miniconda-Python3.10環(huán)境下安裝ONNX Runtime進行推理加速 在深度學(xué)習(xí)模型從實驗室走向生產(chǎn)部署的過程中，一個常見但棘手的問題是：為什么同一個模型，在訓(xùn)練時性能尚可，到了實際推理階段卻變得緩慢、資源占用高，甚至無法…

基于Miniconda的輕量級Python環(huán)境優(yōu)化大模型訓(xùn)練流程 在現(xiàn)代AI研發(fā)中，一個看似不起眼卻頻頻“卡脖子”的問題浮出水面：為什么同樣的代碼，在這臺機器上能跑通，換一臺就報錯？ 更有甚者，幾個月后自己想復(fù)現(xiàn)實驗…

作為一名經(jīng)歷過無數(shù)生產(chǎn)環(huán)境考驗的資深工程師，我深知在高并發(fā)場景下選擇合適的技術(shù)棧是多么重要。最近我參與了一個日活千萬級的電商平臺重構(gòu)項目，這個項目讓我重新思考了Web框架在高并發(fā)環(huán)境下的表現(xiàn)。今天我要分享的是基于真實生產(chǎn)數(shù)據(jù)的框架性能分析&…

Miniconda-Python3.10環(huán)境下快速部署Llama、ChatGLM等大模型 在AI研發(fā)一線摸爬滾打的開發(fā)者們，幾乎都經(jīng)歷過這樣的深夜：本地跑通的模型一上服務(wù)器就報錯，提示找不到某個CUDA算子；團隊協(xié)作時，同事復(fù)現(xiàn)不出你的實驗結(jié)果&…