SimPO簡化訓(xùn)練流程：無需獎(jiǎng)勵(lì)模型即可完成對齊優(yōu)化 在大模型落地應(yīng)用日益深入的今天，如何讓語言模型真正“聽懂”人類意圖，而不是機(jī)械地生成語法正確但內(nèi)容空洞的回答，已成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的核心問題。傳統(tǒng)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的…

DevOps新趨勢：AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化運(yùn)維腳本生成系統(tǒng) 在大模型研發(fā)日益成為技術(shù)競爭核心的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題擺在每個(gè)AI工程團(tuán)隊(duì)面前：如何在短短幾天內(nèi)完成從模型選型、微調(diào)到服務(wù)部署的全流程？傳統(tǒng)方式下，這往往需要多名工程…

第一章：TinyML與MCU部署的挑戰(zhàn)全景TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）將輕量級機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到資源極度受限的微控制器單元（MCU）上，實(shí)現(xiàn)邊緣端的實(shí)時(shí)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(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GPU上嘗試對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、…