方法一（最穩(wěn)妥，推薦）?打開 VS Code按快捷鍵：macOS：Cmd + Shift + PWindows / Linux：Ctrl + Shift + P輸入并選擇： Preferences: Open Settings (JSON)回車 ??? 這一步會直接創(chuàng)建并打開 settings.json（如果…

蘋果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驗室里的“奢侈品”。從云端集群到邊緣設(shè)備，推理與訓(xùn)練能力正加速向個人終端遷移。而就在不久前，一個看似不起眼的技術(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行格式，正在被廣泛應(yīng)用于前端、邊緣計算和跨平臺服務(wù)中。然而，不同運行環(huán)境對WASM的支持程度存在差異，導(dǎo)致在實際部署過程中常…

第一章：實時AI推理與TensorRT環(huán)境搭建在高性能AI應(yīng)用中，實時推理對延遲和吞吐量要求極為嚴苛。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)境中的運行效率。通過層融合、精度校準(zhǔn)（如INT8&…

SimPO簡化訓(xùn)練流程：無需獎勵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)基于強化學(xué)習(xí)的…

DevOps新趨勢：AI驅(qū)動的自動化運維腳本生成系統(tǒng) 在大模型研發(fā)日益成為技術(shù)競爭核心的今天，一個現(xiàn)實問題擺在每個AI工程團隊面前：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（微型機器學(xué)習(xí)）將輕量級機器學(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…