LISA重要性感知微調(diào)：基于梯度幅值選擇更新位置 在大模型時(shí)代，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正日益凸顯：我們手握千億參數(shù)的基座模型，卻常常因顯存不足、訓(xùn)練成本過高而無法完成一次完整的微調(diào)。尤其是在消費(fèi)級(jí)GPU上嘗試對(duì)7B甚至更大的模型進(jìn)行個(gè)性…

DNS輪詢解析配置：實(shí)現(xiàn)簡單流量分發(fā) 在大模型服務(wù)快速落地的今天，一個(gè)常見的挑戰(zhàn)擺在開發(fā)者面前：如何用最低成本、最快速度把多個(gè)推理實(shí)例對(duì)外暴露，并實(shí)現(xiàn)基本的流量分擔(dān)？尤其是在資源有限的小團(tuán)隊(duì)或初期驗(yàn)證階段&#…

GaLore矩陣投影優(yōu)化：極低顯存下訓(xùn)練超大規(guī)模模型 在當(dāng)前大語言模型（LLM）參數(shù)動(dòng)輒突破千億的背景下，如何在有限硬件資源上完成高效訓(xùn)練，已成為AI研發(fā)的核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的全參數(shù)微調(diào)方法對(duì)顯存的需求呈線性增長——以Adam…

第一章：昇騰芯片 C 語言 開發(fā)文檔昇騰芯片作為華為推出的高性能AI處理器，支持基于C語言的底層開發(fā)，適用于高效率算子實(shí)現(xiàn)與硬件資源精細(xì)控制。開發(fā)者可通過C語言直接調(diào)用Ascend CL（Ascend Computing Language）API&…

支持Megatron并行！200大模型訓(xùn)練提速利器，現(xiàn)開放高性能GPU租賃 在當(dāng)前的大模型時(shí)代，一個(gè)70B參數(shù)的LLM已經(jīng)不再是實(shí)驗(yàn)室里的稀有物種，而是越來越多企業(yè)和開發(fā)者試圖駕馭的技術(shù)目標(biāo)。但現(xiàn)實(shí)往往骨感：顯存不夠、訓(xùn)練太慢、…

GitHub鏡像PR歡迎：貢獻(xiàn)DDColor中文文檔翻譯 在家庭相冊(cè)中泛黃的黑白老照片前駐足，我們總?cè)滩蛔∠胂竽切┠：嫒荼澈蟮孽r活色彩。如今，AI正在讓這種想象變成現(xiàn)實(shí)——無需專業(yè)技能，只需一次點(diǎn)擊，就能讓百年前的影像重?zé)ā?

EvalScope評(píng)測全流程演示：從數(shù)據(jù)集加載到指標(biāo)輸出一步到位 在大模型研發(fā)進(jìn)入“工業(yè)化”階段的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正日益凸顯：我們有了越來越多強(qiáng)大的模型——Qwen、Llama、InternLM、ChatGLM……但如何快速、公平、可復(fù)現(xiàn)地判斷哪個(gè)模型更適合…

第一章：資源受限設(shè)備上的AI推理，C語言部署TinyML的5大關(guān)鍵步驟在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人工智能推理能力正變得日益重要，尤其在物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中。使用C語言部署TinyML（Tiny Machine Learning）可有效應(yīng)對(duì)內(nèi)存與算力受限的挑…