PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发。它在...

传统微调就像给房子重新装修——得把墙都砸了重来。LoRA的思路完全不同：房子不动，只加智能家居。它在大模型的权重矩阵旁边加两个小矩阵（A和B），通过低秩分解实现...

NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）的核心思路是用一个全连接网络表示三维场景。输入是5D向量空间坐标(x, y, z)加上视角方...

LeNet的提出并非出于纯粹的理论兴趣，而是为了解决一个非常具体且具有巨大商业价值的实际问题：自动识别银行支票上的手写数字。

Mask是注意力计算中的一个控制开关，用于在Softmax归一化之前，有选择地屏蔽掉（遮盖住）某些位置的信息，使其不参与当前步骤的注意力计算。

Scikit-Learn 1.8.0 更新引入了实验性的 Array API 支持。这意味着 CuPy 数组或 PyTorch 张量现在可以直接在 Scikit...

单机 PyTorch 模型跑推理没什么问题，但数据量一旦上到万级、百万级，瓶颈就暴露出来了：内存不够、GPU 利用率低、I/O 拖后腿，更别说还要考虑容错和多机...

在人工智能迅猛发展的今天，开发者和企业面临一个关键选择：是拥抱开放协作的开源生态，还是依赖高效便捷的商业平台？TensorFlow、PyTorch、Huggin...

近日，PyTorch 正式发布了 v2.9.1 版本，这是一次专注于修复回归问题和隐性正确性错误的 Bug Fix Release。本次更新主要针对 PyTor...

vLLM 的故事始于加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 里一群充满热情的学生与研究员。2023 年，他们开源了核心的 PagedAttent...

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了各种张量操作并通过自动求导可以自动进行梯度计算，方便构建各种动态神经网络。支持使用GPU/TPU进行加速计算。（T...

循环神经网络(RNN)在处理序列数据方面具有天然优势，但在实际应用中，标准RNN面临着梯度消失或爆炸的挑战，这限制了其捕捉长距离依赖关系的能力citation:...

近日，PyTorch 团队正式发布了 v2.8.0 版本，带来了多项重要功能更新、性能优化和错误修复。本文将详细介绍该版本的主要变化，帮助开发者更好地理解新特性...

Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。

有 Web 开发经验的小伙伴可能首先想到的是用 HTTP 框架（例如 Flask）进行简单的封装，做一个简单的 HTTP 接口来对外提供服务。但既然是生产，那还...

下面是一个完整的 Python 项目示例，展示如何开发一个简单的命令行待办事项管理器。这个项目包含了良好的代码结构、异常处理和基本功能。

随着数字化转型的深入，数据已成为企业最核心的资产之一。而如何高效、实时地处理海量数据，并从中挖掘出智能洞察，成为技术领域的关键挑战。在这一背景下，Apache ...

导读：深度学习作为人工智能的核心技术之一，已经在多个领域取得了突破性进展。TensorFlow和PyTorch作为当前最主流的深度学习框架，各自具有独特的设计理...

深度学习模型参数量和训练数据集的爆炸式增长，以 Llama 3.1 为例：4050 亿参数、15.6 万亿 token 的训练量，如果仅靠单 GPU可能需要数百...

如果你曾想深入理解大语言模型（LLM）的 “五脏六腑”，却被框架封装的黑盒接口、复杂的源码结构劝退；如果你希望亲手实现 Transformer 的每一个组件，而...