導(dǎo)出模型用于vLLM加速：量化后推理性能實(shí)測(cè) 在單張A10 GPU上部署一個(gè)70億參數(shù)的大語(yǔ)言模型，還能支持上百用戶并發(fā)訪問(wèn)——這在過(guò)去幾乎是不可想象的。但今天，借助模型量化與高效推理引擎的結(jié)合，這樣的場(chǎng)景正變得越來(lái)越常見(jiàn)。 我們?cè)?

HumanEval代碼生成評(píng)測(cè)與ms-swift工程實(shí)踐：通往可靠AI編程的閉環(huán)路徑 在AI輔助編程日益普及的今天，一個(gè)尖銳的問(wèn)題擺在開(kāi)發(fā)者面前：我們?nèi)绾闻袛嘁粋€(gè)大模型真的“會(huì)寫(xiě)代碼”，而不是在堆砌看似合理的語(yǔ)法碎片？當(dāng)IDE彈出的…

第一章：邊緣AI設(shè)備功耗問(wèn)題的根源剖析邊緣AI設(shè)備在部署過(guò)程中面臨嚴(yán)峻的功耗挑戰(zhàn)，其根本原因涉及硬件架構(gòu)、算法復(fù)雜度與運(yùn)行環(huán)境的多重耦合。受限于嵌入式平臺(tái)的供電能力，設(shè)備必須在性能與能耗之間尋求平衡，而當(dāng)前多數(shù)AI模型并未…

Loss Scale調(diào)優(yōu)技巧：AMP混合精度訓(xùn)練穩(wěn)定秘籍 在大模型時(shí)代，顯存墻和訓(xùn)練效率瓶頸已成為開(kāi)發(fā)者繞不開(kāi)的難題。一個(gè)130億參數(shù)的語(yǔ)言模型，僅用FP32訓(xùn)練就可能占用超過(guò)50GB顯存——這幾乎鎖死了單卡訓(xùn)練的可能性。而更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是：即…

第一章：C17 特性 兼容性測(cè)試C17 引入了一系列語(yǔ)言和庫(kù)層面的改進(jìn)，提升開(kāi)發(fā)效率與運(yùn)行性能。在實(shí)際項(xiàng)目中使用 C17 新特性前，必須驗(yàn)證編譯器與目標(biāo)平臺(tái)的兼容性，避免因支持不完整導(dǎo)致構(gòu)建失敗或運(yùn)行時(shí)異常。主要 C17 新特性概覽 結(jié)…

第一章：C與Python混合開(kāi)發(fā)的性能挑戰(zhàn)在高性能計(jì)算和系統(tǒng)級(jí)編程中，C語(yǔ)言以其接近硬件的執(zhí)行效率和低開(kāi)銷內(nèi)存管理著稱，而Python則因簡(jiǎn)潔語(yǔ)法和豐富生態(tài)廣泛應(yīng)用于快速開(kāi)發(fā)。當(dāng)二者結(jié)合進(jìn)行混合開(kāi)發(fā)時(shí)，雖然能兼顧開(kāi)發(fā)效率與運(yùn)行性能…

ms-swift：讓每位UP主都能訓(xùn)練自己的AI模型 在B站這樣的內(nèi)容社區(qū)里，一個(gè)有趣的現(xiàn)象正在發(fā)生：越來(lái)越多的UP主不再滿足于“使用”AI工具生成配音、字幕或封面圖，而是希望擁有真正屬于自己的個(gè)性化模型——比如能模仿自己聲音風(fēng)格的語(yǔ)…

第一章：TPU C 語(yǔ)言 調(diào)度算法優(yōu)化在高性能計(jì)算場(chǎng)景中，張量處理單元（TPU）的調(diào)度效率直接影響模型推理的吞吐與延遲。通過(guò)C語(yǔ)言對(duì)TPU任務(wù)調(diào)度進(jìn)行底層優(yōu)化，可顯著提升資源利用率和執(zhí)行并行性。合理的調(diào)度策略需綜合考慮任…