第一章：嵌入式AI能效革命的背景與挑戰(zhàn) 隨著邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的迅猛發(fā)展，嵌入式AI正逐步從云端遷移至終端設(shè)備。這一轉(zhuǎn)變不僅提升了響應(yīng)速度與數(shù)據(jù)隱私性，也對(duì)系統(tǒng)的能效提出了前所未有的嚴(yán)苛要求。在資源受限的嵌入式環(huán)境中，算…

gVisor 沙箱運(yùn)行時(shí)探索：強(qiáng)隔離容器環(huán)境 在當(dāng)前大模型應(yīng)用迅猛發(fā)展的背景下，AI 工作負(fù)載的部署方式正經(jīng)歷深刻變革。越來(lái)越多的企業(yè)和開發(fā)者選擇將 ms-swift 這類一體化訓(xùn)練推理框架運(yùn)行在 Kubernetes 集群中，以實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化的模型服務(wù)管…

LmDeploy 部署 GPTQ 模型：低延遲 API 服務(wù)搭建 在大模型落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題始終困擾著工程團(tuán)隊(duì)：如何讓千億參數(shù)的“巨獸”在有限的 GPU 資源上跑得又快又穩(wěn)？尤其是在面對(duì)在線客服、智能對(duì)話這類對(duì)首 token 延遲敏感的場(chǎng)景時(shí)…

A100 80GB顯存優(yōu)勢(shì)：千億參數(shù)模型訓(xùn)練的可能 在大模型時(shí)代，一個(gè)70B甚至140B參數(shù)的語(yǔ)言模型，已經(jīng)不再是頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室的專屬玩具。越來(lái)越多的研究團(tuán)隊(duì)和初創(chuàng)公司開始嘗試微調(diào)、部署自己的“類GPT”系統(tǒng)。但現(xiàn)實(shí)很骨感——當(dāng)你下載完Qwen-72B的權(quán)重…

仿真圖轉(zhuǎn)化為示波器圖，可以單通道，雙通道，三通道，四通道供選擇，泰克示波器，可以完全還原仿真波形 仿真波形轉(zhuǎn)換示波器圖的那些事兒 在現(xiàn)代電子工程中，仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果分析是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。…

人類偏好數(shù)據(jù)采集：在線標(biāo)注平臺(tái)搭建方案 在大模型能力突飛猛進(jìn)的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題愈發(fā)凸顯：我們訓(xùn)練出的模型越來(lái)越“聰明”，但它們是否真的更符合人類意圖？回答可能是不確定的。LLM 可以流暢地寫詩(shī)、編程、推理&…

第一章：錯(cuò)過(guò)再等十年：C語(yǔ)言構(gòu)建高性能實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)的終極指南在高并發(fā)、低延遲的系統(tǒng)場(chǎng)景中，C語(yǔ)言因其貼近硬件的操作能力和極致的性能控制，成為構(gòu)建實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)的首選工具。無(wú)論是工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)處理，還是嵌入式視覺(jué)…

Liger-Kernel核心技術(shù)：RollingBuffer與融合算子詳解 在當(dāng)前大模型訓(xùn)練的工程實(shí)踐中，一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)是：我們?cè)缫巡辉偈芟抻谀Ｐ湍芊袷諗?amp;#xff0c;而是卡在了“跑得動(dòng)”和“跑得快”的現(xiàn)實(shí)瓶頸上。 以 LoRA、QLoRA 為代表的參數(shù)高效微調(diào)方法…