All-to-All全模態(tài)模型訓(xùn)練探索：打通文本、圖像、音頻邊界 在智能體系統(tǒng)日益追求“類人感知”的今天，一個根本性問題擺在我們面前：為什么AI能讀懂文字、看懂圖片、聽清語音，卻始終難以像人類一樣自然地將這些信息融合理解、跨模態(tài)表…

GPTQ INT4 Quantization in Practice: Fitting a 70B Model into a Single A100 GPU 在當(dāng)今大模型技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，百億參數(shù)級語言模型已成為自然語言處理任務(wù)的標(biāo)配。然而，這些龐然大物對計算資源的需求也達(dá)到了前所未有的高度——以 Qwen-72B 或 …

數(shù)據(jù)集不夠怎么辦？ms-swift內(nèi)置150預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集免費開放 在大模型研發(fā)日益普及的今天，一個現(xiàn)實問題正困擾著無數(shù)開發(fā)者：數(shù)據(jù)從哪來？ 你可能已經(jīng)選好了基座模型，設(shè)計好了微調(diào)流程，甚至搭好了訓(xùn)練集群——但當(dāng)…

FSDP分布式訓(xùn)練實戰(zhàn)：在多節(jié)點環(huán)境中高效擴(kuò)展模型規(guī)模 在當(dāng)前大模型參數(shù)量動輒上百億甚至千億的背景下，單卡訓(xùn)練早已無法滿足顯存和計算需求。面對 Qwen-72B、LLaMA-65B 這類龐然大物，如何在有限的 A100 集群上完成微調(diào)任務(wù)？這不僅…

ELK日志分析體系構(gòu)建：深入挖掘訓(xùn)練過程中的潛在問題 在大模型的開發(fā)與調(diào)優(yōu)過程中，一個看似順利的訓(xùn)練任務(wù)可能在第1200步突然中斷——沒有明顯的錯誤提示，終端輸出戛然而止。你翻看本地日志文件，發(fā)現(xiàn)最后幾條記錄只停留在顯存占用…

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?！?