數(shù)字時代的系統(tǒng)穩(wěn)定性危機(jī) 在微服務(wù)與云原生架構(gòu)成為主流的2026年，全球電商平臺曾因某云服務(wù)商路由故障導(dǎo)致單日損失23億美元，醫(yī)療系統(tǒng)宕機(jī)事件威脅患者生命安全。傳統(tǒng)測試方法在分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性面前顯得力不從心——這正是混沌工程與韌性測試成為測…

?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。🍎 往期回顧關(guān)注個人主頁：Matlab科研工作室🍊個人信條：格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真…

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)例對比：阿里云、AWS、GCP性價比分析 在大模型研發(fā)進(jìn)入“工業(yè)化”階段的今天，一個70B參數(shù)的語言模型微調(diào)任務(wù)動輒需要數(shù)百GB顯存和數(shù)萬美元算力成本。面對這種現(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，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 在如今的大模型時代，我們早已不再滿足于“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、答得符合我的場景？ 比如，在醫(yī)療咨詢中&#xff0…

對比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)人們試圖用AI為這些老照片“添彩”時，卻常常遭遇尷尬：祖母的臉被染…

第一章：性能提升不是夢，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)計算能力，結(jié)合定制化的算子庫&#…