pytorch

首先构建统一的分布式环境，配置深度学习框架、SSH免密登录、时钟同步和共享存储；接着根据硬件资源采用模型并行（Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism）与数据并行（DDP）结合的策略，并应用ZeRO优化降低内存开销；随后通过启动脚本协调多节点任务，设置RANK与…

我是fanstuck，专注于将前沿技术以通俗易懂的方式呈现给每一位读者，持续追踪ai领域的最新动态与发展趋势。如果你对大模型的创新实践、人工智能的技术演进及其真实场景落地感兴趣，欢迎持续关注我的分享。 为什么“算子”值得你花时间了解？ 当你只是调用现成模型、写写简单脚本或运行基础推理任务时，“算子”…

近日，ai编程工具cursor发布了2.0版本，带来两项重大更新：自研编码模型composer和用于并行协作多个智能体的新界面。这标志着cursor从“ai外壳”向“ai原生平台”的进化。此前，cursor只能使用claude、gpt等第三方模型，这虽为其起点，却也成了发展瓶颈。composer的发…

前言 ✍ 在大模型论文学习中，相信很多读者和笔者一样，一开始都会有一种感觉：“现在大模型架构都差不多，主要是数据和算力在堆积。”当笔者慢慢总结llama、qwen、deepseek这些模型架构的时候发现，在 attention、位置编码、ffn 与归一化 上，其实已经悄悄从经典 transforme…

前言 在如今的大模型部署世界里，大家讨论得最多的往往是模型本身：参数规模、上下文长度、推理速度、吞吐表现……但只要真正踩过一次从“模型参数”到“实际落地推理服务”的坑，很快就能意识到，决定性能上限的其实并不是模型本身，而是躲在系统底层的那一层算子实现。尤其是在像 deepseek-v3.2-exp …

前面几篇文章介绍了特征归一化和张量，接下来开始写两篇pytorch简明教程，主要介绍pytorch简单实践。 1、四则运算 import torcha = torch.tensor([2, 3, 4])b = torch.tensor([3, 4, 5])print(“a + b: “, (a + …

首先登录AIStudio账户，访问官网并登录百度账号；进入“我的项目”后点击“创建项目”；填写项目名称、简介及可见性；选择框架版本与运行环境，配置CPU或GPU资源及存储空间；可选空项目或模板初始化；最后确认信息并创建，系统跳转至工作台验证文件结构与环境状态即可开始开发。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问…

在使用%ign%ignore_a_1%re_a_1%的`torch.vmap`进行函数向量化时，如果在函数内部创建新的张量（如通过`torch.zeros`），并且该张量的形状不完全由批处理输入直接决定，可能会遇到`batchedtensor`兼容性问题。本文将深入探讨这一挑战，并提供一种优雅的解决…

pytorch模型加载时，需要先定义模型结构，再加载保存的state_dict参数。这是因为pytorch通常只保存模型参数而非整个模型对象，以避免python对象序列化问题。本文将详细介绍如何分离模型的训练、保存与加载推理过程，并通过示例代码演示这一标准实践，帮助用户高效复用预训练模型。 在PyT…

本文深入探讨了在使用 `torchmetrics` 库计算 fid 时，将自定义 `nn.module` 作为特征提取器可能遇到的数据类型不匹配问题。通过分析 `runtimeerror: expected scalar type byte but found float` 错误，文章阐明了 pyt…