第一章：TinyML與MCU部署的挑戰(zhàn)全景TinyML（微型機器學習）將輕量級機器學習模型部署到資源極度受限的微控制器單元（MCU）上，實現(xiàn)邊緣端的實時智能決策。然而，受限于算力、內(nèi)存和功耗，Ti…

LISA重要性感知微調(diào)：基于梯度幅值選擇更新位置 在大模型時代，一個現(xiàn)實問題正日益凸顯：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)。尤其是在消費級GPU上嘗試對7B甚至更大的模型進行個性…

DNS輪詢解析配置：實現(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、最快速度把多個推理實例對外暴露，并實現(xiàn)基本的流量分擔？尤其是在資源有限的小團隊或初期驗證階段&#…

GaLore矩陣投影優(yōu)化：極低顯存下訓(xùn)練超大規(guī)模模型 在當前大語言模型（LLM）參數(shù)動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現(xiàn)與硬件資源精細控制。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 在當前的大模型時代，一個70B參數(shù)的LLM已經(jīng)不再是實驗室里的稀有物種，而是越來越多企業(yè)和開發(fā)者試圖駕馭的技術(shù)目標。但現(xiàn)實往往骨感：顯存不夠、訓(xùn)練太慢、…

GitHub鏡像PR歡迎：貢獻DDColor中文文檔翻譯 在家庭相冊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——無需專業(yè)技能，只需一次點擊，就能讓百年前的影像重煥…

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