蘋(píng)果MacBook也能跑大模型了？MPS加持下的端側(cè)智能新范式 在AI浪潮席卷全球的今天，大模型早已不再是實(shí)驗(yàn)室里的“奢侈品”。從云端集群到邊緣設(shè)備，推理與訓(xùn)練能力正加速向個(gè)人終端遷移。而就在不久前，一個(gè)看似不起眼的技術(shù)更新&…

第一章：WASM兼容性優(yōu)化全攻略概述WebAssembly（WASM）作為一種高性能的底層代碼運(yùn)行格式，正在被廣泛應(yīng)用于前端、邊緣計(jì)算和跨平臺(tái)服務(wù)中。然而，不同運(yùn)行環(huán)境對(duì)WASM的支持程度存在差異，導(dǎo)致在實(shí)際部署過(guò)程中常…

第一章：實(shí)時(shí)AI推理與TensorRT環(huán)境搭建在高性能AI應(yīng)用中，實(shí)時(shí)推理對(duì)延遲和吞吐量要求極為嚴(yán)苛。NVIDIA TensorRT 作為專為深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化和加速推理的SDK，能夠顯著提升模型在生產(chǎn)環(huán)境中的運(yùn)行效率。通過(guò)層融合、精度校準(zhǔn)（如INT8&…

SimPO簡(jiǎn)化訓(xùn)練流程：無(wú)需獎(jiǎng)勵(lì)模型即可完成對(duì)齊優(yōu)化 在大模型落地應(yīng)用日益深入的今天，如何讓語(yǔ)言模型真正“聽(tīng)懂”人類意圖，而不是機(jī)械地生成語(yǔ)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(wèn)題。傳統(tǒng)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的…

DevOps新趨勢(shì)：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(jìng)爭(zhēng)核心的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)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(jí)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(wèn)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(guò)高而無(wú)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(jiǎn)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(jiàn)的挑戰(zhàn)擺在開(kāi)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&#…