第一章：手把手教你擴展RISC-V指令集：基于C語言的AI加速器設計全攻略（僅限專業(yè)人士）在高性能嵌入式AI應用中，通用RISC-V處理器面臨算力瓶頸。通過定制指令擴展，可顯著提升矩陣運算與激活函數(shù)等關鍵操作的執(zhí)行…

Git Commit自動化優(yōu)化：利用大模型生成高質(zhì)量提交信息 在每天成千上萬次的代碼提交中，有多少人曾為寫一條“像樣”的git commit -m消息而停下思考？又有多少倉庫里充斥著“update”、“fix typo”這類幾乎毫無信息量的提交記錄？這些…

安裝包太大難管理？ms-swift提供模塊化輕量部署解決方案 在大模型落地越來越頻繁的今天，你是否也遇到過這樣的窘境：為了跑一個7B參數(shù)的模型，不得不下載上百GB的鏡像包，等了半天環(huán)境才裝好，結果發(fā)現(xiàn)顯存不夠、…

All-to-All全模態(tài)模型訓練探索：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 在當今大模型技術飛速發(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的標配。然而，這些龐然大物對計算資源的需求也達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預訓練數(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，設計好了微調(diào)流程，甚至搭好了訓練集群——但當…

FSDP分布式訓練實戰(zhàn)：在多節(jié)點環(huán)境中高效擴展模型規(guī)模 在當前大模型參數(shù)量動輒上百億甚至千億的背景下，單卡訓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？這不僅…

ELK日志分析體系構建：深入挖掘訓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，一個看似順利的訓練任務可能在第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…