DeepSpeed ZeRO階段選擇：根據(jù)顯存決定優(yōu)化策略 在訓(xùn)練大語言模型的實(shí)踐中，最讓人頭疼的問題往往不是算法設(shè)計(jì)或數(shù)據(jù)清洗，而是——“顯存爆了”。 哪怕你擁有最先進(jìn)的模型結(jié)構(gòu)和最干凈的數(shù)據(jù)集，只要一運(yùn)行訓(xùn)練腳本，屏幕…

云服務(wù)商GPU實(shí)例對(duì)比：阿里云、AWS、GCP性價(jià)比分析 在大模型研發(fā)進(jìn)入“工業(yè)化”階段的今天，一個(gè)70B參數(shù)的語言模型微調(diào)任務(wù)動(dòng)輒需要數(shù)百GB顯存和數(shù)萬美元算力成本。面對(duì)這種現(xiàn)實(shí)壓力，越來越多團(tuán)隊(duì)放棄自建GPU集群，轉(zhuǎn)而依賴公有云平…

第一章：TinyML C 語言 CNN 模型裁剪在資源受限的嵌入式設(shè)備上部署卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型時(shí)，模型裁剪是優(yōu)化性能與內(nèi)存占用的關(guān)鍵技術(shù)。TinyML 應(yīng)用通常運(yùn)行在微控制器單元（MCU）上，其內(nèi)存和算力極…

自定義Loss：掌控大模型生成風(fēng)格的核心鑰匙 在如今的大模型時(shí)代，我們?cè)缫巡辉贊M足于“模型能回答問題”這一基本要求。用戶真正關(guān)心的是：它能不能答得安全、答得有創(chuàng)意、答得符合我的場(chǎng)景？ 比如，在醫(yī)療咨詢中&#xff0…

對(duì)比Stable Diffusion上色插件：DDColor專注老照片更精準(zhǔn) 在數(shù)字影像修復(fù)領(lǐng)域，一張泛黃的黑白家庭照背后，往往承載著幾代人的記憶。然而，當(dāng)人們?cè)噲D用AI為這些老照片“添彩”時(shí)，卻常常遭遇尷尬：祖母的臉被染…

第一章：性能提升不是夢(mèng)，昇騰算子庫混合編程概述在深度學(xué)習(xí)模型日益復(fù)雜的背景下，計(jì)算性能成為制約模型訓(xùn)練與推理效率的關(guān)鍵因素。昇騰（Ascend）AI處理器通過其強(qiáng)大的異構(gòu)計(jì)算能力，結(jié)合定制化的算子庫&#…

一堂課講透 Multisim 14.3 安裝：從卡住到跑通的實(shí)戰(zhàn)全記錄 最近在準(zhǔn)備“模擬電路實(shí)驗(yàn)”課程時(shí)，我?guī)е探o實(shí)驗(yàn)室的電腦批量裝 Multisim 14.3 ，結(jié)果第一天就翻了車——一半機(jī)器啟動(dòng)閃退，三分之一提示“許可證無效”&#xff0…

一鍵下載600大模型權(quán)重！ms-swift鏡像全解析，GPU算力加速AI訓(xùn)練 在AI研發(fā)從“實(shí)驗(yàn)室探索”邁向“工程化落地”的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題擺在每位開發(fā)者面前：如何快速獲取并高效運(yùn)行那些動(dòng)輒數(shù)十億參數(shù)的大模型？傳統(tǒng)流程中&am…